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介紹從開始從事數(shù)據(jù)可視化工作的那一天起，我就愛上它了，我總是喜歡從數(shù)據(jù)中獲得有用的見解。在此之前，我只了解基本圖表，例如條形圖，散點(diǎn)圖，直方圖等，這些基本圖表內(nèi)置在tableau中，而Power BI則用于數(shù)據(jù)可視化。通過(guò)每天完成此任務(wù)，我遇到了許多新圖表，例如徑向儀表盤，華夫圖等。因此，出于好奇，最近我正在搜索數(shù)據(jù)可視化中使用的所有圖表類型，這些詞云引起了我的注意，我發(fā)現(xiàn)它非常有趣。之后，我嘗試使用Tableau和Power BI中的少量數(shù)據(jù)來(lái)制作詞云，在成功嘗試之后，我想通過(guò)使用條形圖，餅圖和其他圖表的代碼來(lái)嘗試使用它。詞云是什么？定義：詞云是一個(gè)簡(jiǎn)單但功能強(qiáng)大的可視化表示對(duì)象，用于文本處理，它以更大，更粗的字母和不同的顏色顯示最常用的詞，單詞的大小越小，重要性就越小。

詞云的用途

1．社交媒體上的熱門標(biāo)簽（Instagram，Twitter）：全世界的社交媒體都在尋找最新的趨勢(shì)，因此，我們可以獲取人們?cè)谄涮�子中使用最多的�?biāo)簽來(lái)探索最新的趨勢(shì)。

2．媒體中的熱門話題：分析新聞報(bào)道，我們可以在頭條新聞中找到關(guān)鍵字，并提取出前n個(gè)需求較高的主題，來(lái)獲得所需的結(jié)果，即前n個(gè)熱門媒體主題。

3．電子商務(wù)中的搜索詞：在電子商務(wù)購(gòu)物網(wǎng)站中，網(wǎng)站所有者可以制作被搜索次數(shù)最多的購(gòu)物商品的詞云，這樣，他就可以了解在特定時(shí)期內(nèi)哪些商品需求量最大。讓我們開始使用Python來(lái)實(shí)現(xiàn)詞云首先，我們需要在jupyter notebook中安裝所有庫(kù)。在python中，我們將安裝一個(gè)內(nèi)置庫(kù)wordcloud。在Anaconda命令提示符下，輸入以下代碼：pip install wordcloud

如果你的anaconda環(huán)境支持conda，請(qǐng)輸入：conda install wordcloud

這可以直接在notebook中實(shí)現(xiàn)，只需在代碼的開頭添加“！”即可。像這樣：！pip install wordcloud

但現(xiàn)在我想生成擁有任何主題的維基百科文本的詞云，因此，我將需要一個(gè)Wikipedia庫(kù)來(lái)訪問(wèn)Wikipedia API，可以通過(guò)在anaconda命令提示符下安裝Wikipedia來(lái)完成，如下所示：pip install wikipedia

現(xiàn)在我們還需要其他一些庫(kù)，它們是numpy，matplotlib和pandas。截至目前，我們需要的庫(kù)就安裝好了import wikipedia

result＝ wikipedia．page（＂MachineLearning＂）

final＿result ＝ result．content

print（final＿result）

機(jī)器學(xué)習(xí)維基百科頁(yè)面的輸出：

上圖是我們通過(guò)檢索Wikipedia的機(jī)器學(xué)習(xí)頁(yè)面獲得的輸出圖像，我們還可以看到它可以向下滾動(dòng)，這表示將檢索整個(gè)頁(yè)面。在這里，我們還可以通過(guò)摘要方法得到頁(yè)面的摘要，如：result＝ wikipedia．summary（＂MachineLearning＂， sentences＝5）

print（result）

這里我們有句子的參數(shù)，因此我們可以用它來(lái)檢索特定的行數(shù)。

輸出5個(gè)句子讓我們一起創(chuàng)建wordcloudfrom wordcloud import WordCloud， StopWords

import matplotlib．pyplot as plt 

def plot＿cloud（wordcloud）：

   plt．figure（figsize＝（10， 10））

   plt．imshow（wordcloud） 

   plt．a(chǎn)xis（＂off＂）；

wordcloud ＝ WordCloud（width ＝ 500， height ＝ 500， background＿color＝＇pink＇， random＿state＝10）．generate（final＿result）

plot＿cloud（wordcloud）