词云图是话题重要程度可视化的重要方式之一，在文献计量领域是发现研究重点的最直观呈现方式。简单的方法是通过vosviewer统计词频，然后将词频统计表导入到我们的代码中。

1、词频统计

词频统计的方法见另一篇文章。
https://blog.csdn.net/weixin_42515907/article/details/121860900
wordcloud绘制词云图首先需要统计每个关键词出现的次数，形成如下的词频统计表，按照词频，从高到低进行排序；

2、词云图生成形状轮廓设置

在ppt或者画图工具中设置自己想让词云图显示的形状，比如在这里使用的形状是椭圆，只需要在ppt中绘制一个椭圆填充颜色，保存为图片即可，后面词云图就会在有色彩范围的区域中显示。

3、词云图生成具体代码

这里导入1.jpg就是我们在上面创建的词云图轮廓，我们只需要在wordcloud中设定mask为我们重新设置的mask即可。
font_path是我们生成词云图的字体，将自己需要的字体下载之后放在指定文件夹中，使用时候注明路径即可。下载字体的网站如下：http://www.font5.com.cn/font_search.php?searchkey=&Submit=%D7%D6%CC%E5%CB%D1%CB%F7。下载之后在方便使用的路径下解压，引用字体的格式后缀为.tff即可。
max_font_size指的是出现频次最大的单词的宽度，默认情况下这个宽度是形状轮廓的宽度，但是如果想要调整，可以自己预设数值。
relative_scaling是为了区分频次高的单词和频次低的大小对比，默认是1，就是按照出现次数匹配大小，这个数值在0-1取，越接近于1，表示频次高的单词和频次低的单词的大小对比越明显。
以上是常用的几个参数，其他参数需要时自行查阅。

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import matplotlib
from matplotlib.pyplot import imread
matplotlib.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 20.0)mask=imread('1.jpg')
word_frequence = {x[0]:x[1] for x in words_count.head(200).values} #选择的是频次前200的词
wc=WordCloud(scale=20,font_path="D://app//anaconda//down//Lib//site-packages//wordcloud//Times New Roman.ttf",background_color="white",max_font_size=100,mask=mask,relative_scaling = 0.8)
wc.generate_from_frequencies(word_frequence)
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
plt.savefig('.\词云图.jpg')
plt.show()

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wordcloud绘制词云图的方法

1、词频统计

2、词云图生成形状轮廓设置

3、词云图生成具体代码

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