用Mind+词云简单就生成

陈新龙

随着网络的迅速普及，网络用语词也逐渐发生变化，前阵子微博公布了2021十大网络词，比如：社交牛逼症、损耗型社交等。通过“词云”的方式将文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”或“关键词渲染”，从而过滤大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。

“词云”就是数据可视化的一种形式。给出一段文本的关键词，根据关键词的出现频率而生成的一幅图像。往期我们已经通过Python编程实现过词云，但是过程比较复杂，今天小陈老师通过Mind+软件结合Python编程方便实现词云效果。

选择Mind+软件的右上角Python模式，切换成代码界面，选择文件目录中的项目中的文件，建立一个Python项目，并以“.py”结尾，新建完成后，可以编写一个简单的print（）代码试运行，看看运行效果是否达到需求。

创作词云需要导入五个库文件，点击右上角的库管理加载安装所需的库文件。首先是用于数据处理的“jieba”，这是一个中文词库，可以把中文句子划分成词语，便于进一步进行自然语言处理;“wordcloud”意为“词云”，可以生成词云图，对文本中出现频率高的关键词给予视觉化的展现;除此之外还有经常使用到的numpy库（科学计算的基础库）、matplotlib库（Python常用的可视化工具）、Pillow库（基础的图像处理库）。

下面需要准备好词云所需要的“词”和“云”;“云”是背景图片，可以选择一张轮廓清晰的图片作为图案形状（JPG格式或PNG格式），“词”需要一篇较长的文章，使用“.txt”格式文档，将文章拷贝入文本中，词云中显示的“詞”就是从文章中提取出来的高频词汇。将准备好的“词”和“云”放入Python项目的文件夹中，下面可以正式开始编写程序了。

调用已经导入的库。设置词云的尺寸大小、背景颜色、字体大小及样式，然后选择保存在文件夹中的词云图片，通过词云库的内置功能进行调用，并且重置词云的颜色。同时将读取的词云文本，通过UTF解码的方式，利用jieba精准分词模式将文本的内容分开成词语，最后通过拼接结合的方法将文本和图片进行相互的融合最后导出效果图。词云中显示的字体样式是可以进行调整的，需要打开Windows内置的字体Fonts文件夹，查找到对应的文字，复制对应的名称即可。

最终输出效果还是蛮不错的，根据不同的形状，定制出个性化的词云图片，不仅仅是艺术品的一种表现方式，还能更容易被大众接受，传播更加方便快捷，一起来发挥出你的创意吧，定制出属于你个人的专属标签。