如上所示，就是常見的詞云圖。

所謂詞云圖，又稱文字云，是通過對一個或多個關鍵詞進行重復的、字體大小顏色不一的、不規(guī)則的排列，使其看上去類似于某種形狀的圖片，是對文本中出現(xiàn)頻率較高的“關鍵詞”予以視覺化的展現(xiàn)。

詞云圖能過濾掉大量的低頻低質(zhì)的文本信息，使得瀏覽者只要一眼掃過文本就可領略文本的主旨。

關鍵詞云圖生成器作為生成云圖的一種工具，簡化了制作過程。目前國內(nèi)外有很多關鍵詞云圖在線生成器，普遍按月或按年收費，在付費時候盡量選擇可靠性強的。小編之前就遇到過付費后，沒多久網(wǎng)站就消失不見了。

那么如何才能自己來做詞云圖呢？有幾種常見方法

1、使用WordArtWordArt是國外網(wǎng)站，支持自定義字體、詞云形狀、顏色等，做出來的詞云圖酷炫、精美，但訪問時響應會比較緩慢。1.1 登錄網(wǎng)站W(wǎng)ordArt.com1.2 點擊Words-Import words導入事先準備好的關鍵詞與其對應詞頻，或是直接在對話框中輸入相應關鍵詞。同時在頻數(shù)，顏色，角度，字體中進行設計，以實現(xiàn)預設效果。說明：

• Fonts：字體設置。該工具默認字體為英文，如果詞云內(nèi)容為英文可以使用素材提供的字體，而涉及到中文內(nèi)容時我們需要選擇自行添加字體或是選擇素材庫中的Noto Sans S Chinese(可以識別部分中文)。
• Shapes：設計詞云的形狀。可以選擇提供的素材庫中的形狀也可以選擇Add Image/Add Text來自定義形狀。這里選擇輸入數(shù)字“2020”并在選項卡中設計斜體、輪廓、字體、背景以及字體顏色，設計完成后單擊Add將形狀添加進來。
• Layout：內(nèi)容布局。在該選項卡中，可以更改設計文字方向和布局排列方式，該工具提供了許多現(xiàn)成的組合方案，只需按需加以勾選即可。同時，在Words amount ,Density中也可以對填充內(nèi)容進行設計。
• Style：詞云設計，主要涉及關鍵詞具體內(nèi)容的編輯設計。通過參數(shù)調(diào)整，對背景以及底色進行編輯修改。

1.3 生成詞云：單擊Visualize，即可生成詞云圖并預覽效果。1.4 導出圖片：點擊DOWNLOAD （選擇圖片格式）即可下載詞云圖。2、借助開源軟件word-cloud是一款為 java 設計的云圖生成工具。目前該項目開源，地址在https://github.com/houbb/word-cloud

特性

極簡 api，一行代碼搞定一切

支持自定義云圖背景

支持中英文分詞，默認對用戶透明

支持停頓詞過濾，默認對用戶透明

支持各種用戶自定義配置

Maven引入

com.github.houbb

word-cloud

1.2.2

使用

WordCloudHelper.wordCloud("該作講述的是一個名為德特茅斯的衰落小鎮(zhèn)下掩埋著一個古老的廢棄王國，名叫圣巢。這個王國被瘟疫所侵蝕而廢棄，廢棄的原因則是因為名為輻光的光之古神，她可以通過思想來傳播瘟疫，被瘟疫侵蝕的蟲子都會被本能所支配，失去心智。\n" +

"這個王國的主人——蒼白之王，自然不會坐視不管，他在圣巢范圍之下的深淵，利用另一種遠古力量“虛空”可以壓制光明的特性，制造了容器一族。其中一位被選中的容器用來封印瘟疫，并被命名為空洞騎士。為了封印的穩(wěn)固，白王尋找了三個守夢人來進一步鞏固封印，三位守夢人的名稱分別為守望者 - 盧瑞恩，導師 - 莫諾蒙，野獸 - 赫拉。但之后蒼白之王不知去向，不完美的容器的力量的也變得逐漸虛弱，最終被輻光控制。主角就要穿過圣巢的各地，在安息之地中，我們受到曾經(jīng)輻光的信徒和眷族——飛蛾族唯一留下的族人的幫助，獲得了和輻光力量同源的夢之武器——夢之釘。夢之釘可以讀取生物內(nèi)心的想法，并可以打破守夢人的保護，進入到其夢境之中殺死守夢人。殺死了三位守夢人并解開封印后，可選的結局有到達十字路里的黑卵神殿打敗空洞騎士或去到在“尋神者”更新中新加入的地點“神居”并挑戰(zhàn)圣巢萬神殿。");

添加背景

//以鯨魚的背景，可以讓文字以圖像的形式展現(xiàn)：

String imagePath = "backgrounds\\whale_small.png";

WordCloudHelper.wordCloud(text,"out_bg.png",imagePath);

效果如下3、使用python工具使用Python庫jieba，jieba是一個非常好用的中文工具，是以分詞起家的，但是功能比分詞要強大很多。jieba分詞有三種模式：
jieba.cut返回的結構都是一個可迭代的 generator，可以使用 for 循環(huán)來獲得分詞后得到的每一個詞語(unicode)。

jieba.cut方法接受三個輸入?yún)?shù):

需要分詞的字符串

cut_all 參數(shù)用來控制是否采用全模式，一般情況下，cut_all為False

HMM 參數(shù)用來控制是否使用 HMM 模型

示例：使用“Star.jpg”作為模板圖片和“myword.txt”文本制作詞云圖
Star.jpg

myword.txt

略

詳細代碼

###導入庫

#導入wordcloud詞云制作第三方庫，并導入WordCloud.ImageColorGenerator兩個模塊 from wordcloud import WordCloud.imageColorGenerator

#導入imageio庫

importimageio

# 導入jieba庫

importjieba

### 圖片處理

# 用imageio庫中的imread函數(shù)讀取本地圖片

testmg=imageio.imread("Star.jpg")

# 調(diào)用wordcloud庫中的ImageColorGenerator函數(shù)

image_color=ImageColorGenerator(testimg)

# 給WordCloud函數(shù)傳入?yún)?shù)設置圖片相關屬性

test=WordCloud(mask=testimg,#將testng的值賦值給mask用作遮罩圖

width=500,#輸出圖片寬度為500px

height=500,#輸出圖片高度為500px

background_color="white",#輸出圖片背景顏色為白色

font-path="msyh.ttc"#字體路徑為微軟雅黑

scale=15)#畫布放大比例為15

###文本處理

# 引用外部文件，并用utf-8的編碼方式

txt=open("myword.txt",encoding="utf-8").read()

# 調(diào)用詞云對象test的generate方法，導入文本

# 使用jieba分詞的精確模式為文本進行分詞

test=test.recolor(color_func=image_color)

###輸出處理

#將生成的詞云保存為result.png圖片文件，保存到當前文件夾中

test.to_file("result.png")

效果圖

詞云圖不僅能用來突出關鍵詞，減少信息冗余，還能用于用戶圖像分析，快來試試吧。