摘要： 当我们手中有一篇文档，比如书籍、小说、电影剧本，若想快速了解其主要内容是什么，则可以采用绘制 WordCloud 词云图，显示主要的关键词（高频词）这种方式，非常方便。本文将介绍常见的英文和中文文本的词云图绘制，以及 Frequency 频词频词云图。
在文章「pyspider 爬取并分析虎嗅网 5 万篇文章 」中的文本可视化部分，我们通过 WordCloud 和 jieba 两个包绘制了中文词云图，当时只是罗列出了代码，并没有详细介绍。接下来，将详细说明各种形式的词云图绘制步骤。
我们先绘制英文文本的词云图，因为它相对简单一些。这里以《海上钢琴师》这部电影的剧本为例。
首先，准备好电影剧本的文本文件（如下图）：
接下来，我们绘制一个最简单的矩形词云图，代码如下：
这里，通过 open() 方法读取文本文件，然后在 WordCloud 方法中设置了词云参数，再利用 generate_from_text() 方法生成该电影剧本的词云，最后显示和保存词云图。十几行代码就可以生成最简单的词云图：
通过上面的词云图，你可能会发现有几点问题：
以上这些都是可以更改的，如果你想实现以上想法，那么需要先了解一下 WordCloud 的API 参数及它的一些方法。
这里，我们列出它的各项参数，并注释重要的几项：
关于更详细的用法，你需要到官网了解。
了解了各项参数后，我们就可以自定义想要的词云图了。比如更换一下背景颜色和整体风格，就可以通过修改以下几项参数实现：
结果如下：
接下来，我们提升一点难度，通过设置 StopWords 去掉没有实际意义的「ONE」字符，然后将词云图绘制在我们自定义的一张图片上。
代码实现如下：
接着设置了词云自带的英文 StopWords 停止词，用来分割筛除文本中不需要的词汇，比如：a、an、the 这些。
然后，在 WordCloud 方法中，设置词云的具体参数。generate_from_text() 方法生成该词云，recolor() 则是根据图片色彩绘制词云文字颜色。最终的词云绘制效果如下：
现在，我们还是看到了显眼的「ONE」，下面我们将它去除掉，方法也很简单，几行代码就可以实现：
首先，我们对文本词频进行排序，可以看到 「ONE」词频最高，就将它添加进 stopwords 中，这样就可以屏蔽该词从而不在词云中显示。
需要注意的是，这种手动添加停止词的方法适用于词数量比较少的情况。
另外，我们还可以将词云图颜色显示为黑白渐变色，也只需修改几行代码即可：
效果如下：
以上，就是英文词云图绘制的几种方法，下面我们介绍中文词云图的绘制。
相比于英文词云，中文在绘制词云图前，需要先切割词汇，这里推荐使用 jieba 包来切割分词。因为它可以说是最好的中文分词包了，GitHub 上拥有 160 K 的 Star 数。安装好 jieba 包后，我们就可以对文本进行分词然后生成词云。
这里，选取吴军老师的著作《浪潮之巅》作为中文文本的案例，仍然采用图片形式的词云图。素材准备好后，接下来就可以开始中文词云图绘制。
首先，需要读取文本文件，相比于英文，这里要添加文本编码格式，否则会报错，添加几行代码就可以识别文本的编码格式：
接着，对文本进行分词。jieba 分词有 3 种方式：精确模式、全模式和搜索引擎模式，它们之间的差别，可以用一个例子来体现。
比如，有这样的一句话：「"我来到北京清华大学"」，用 3 种模式进行分词，结果分别如下：
根据结果可知，我们应该选择「精确模式」来分词。关于 jieba 包的详细用法，可以参考 GitHub 仓库链接：
分词完成后，还需要设置 stopwords 停止词，由于 WordCloud 没有中文停止词，所以需要自行构造。这里可以采取两种方式来构造：
这种方法和前面的英文停止词构造的方法是一样的，目的是在词云图中不显示 stopwords 就行了 ，即先不设置 stopwords，而是先对文本词频进行排序，然后将不需要的词语添加为 stopwords 即可，代码实现如下：
可以看到，我们先输出文本词频最高的一些词汇后，发现：「但是」、「一个」、「因此」这些词都是不需要显示在词云图中的。因此，可以把这些词用列表的形式添加到 stopwords 中，然后再次绘制词云图就能得出比较理想的效果，完整代码如下：
stopwords 添加之前：
stopwords 添加之后：
这种方法的思路也比较简单，主要分为 2 个步骤：
代码实现如下：
遍历该 stopwords 词库，删除停止词获得新的文本，然后利用第一种方法绘制词云图即可。
首先输出一下文本词频最高的部分词汇，可以看到常见的停止词已经没有了：
词云图最终效果如下：
上面两种中英文词云图都是通过文本绘制的，而除了直接读入文本生成词云以外，比较常见的还有通过「词频」绘制词云图。这种词云图，则可以使用 DataFrame 或者 字典格式 来绘制。
下面，以此前我们爬过的一篇「近十年 世界大学排名 TOP500 强」教程的数据为例，介绍如何绘制词频词云图。
该份数据大小为 5001行 x 6 列，我们想根据各国 TOP 500 强大学的数量，来可视化地展示各国之间的大学数量差异。
这里，有两种方式可以直接生成频率词云图，第一种是 利用 Series 列表生成，代码实现如下：
第二种方式是转换为 dict 字典生成，一行代码就可以完成：
数据转换好以后，就可以生成词云图了，代码实现如下：
效果如下：
可以看到，美国最为突出，其次是德国、英国、中国等。看来，我们国内的大学还得加把劲啊。