原标题：利用简书首页文章标题数据生成词云

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1.词云图

词云图，也叫文字云，是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现，词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。

先看几个词云图

简书签约作者标签词云

2.推荐几个不错的词云图工具

Tagul

Tagul云可以自定义字体、词云的形状(有爱心、BUS、雪人、人像、UFO等)，颜色等，做出来的词云图很酷炫，为网站访问者提供良好的用户体验。用户可以在网站做好词云图，然后印在衣服、杯子、鼠标垫等地方，自己设计身边的物件，感觉很有成就感，很实用的网站。

图悦

这款国内的在线词频分析工具，在长文本自动分词并制作词云方面还是很出众的，而且也容易上手，还可以自定义定制图形模板：标准、微信、地图等，切换自如，用起来体验很不错。

BDP个人版

这是一款数据可视化工具，除了词云，还有很多其他酷炫的图表，如GIS地图、漏斗图、瀑布图、桑基图等，来了解它们的词云。工具很容易上手，直接把词语这个数据拉到维度栏，再选择词云就瞬间呈现词云图表，BDP会自动算好词频，你可以设置颜色，快速实现词云可视化，特别简单。

Python的扩展包wordcloud也可构建词云。安装命令

#安装词云pip install wordcloud

#安装jieba分词pip install jieba

1、引入模块

from wordcloud import WordCloud

import matplotlib.pyplot as plt

2、实例化一个词云

wc = WordCloud()

3、导入文本

text = open(r"222.txt",encoding='utf-8').read()

4、生成词云

wc.generate(text)

5、显示词云

plt.imshow(wc)

#导入python画图的库，词云生成库和jieba的分词库

import matplotlib.pyplot as plt

from wordcloud import WordCloud

import jieba

#读取txt格式的文本内容text_from_file_with_apath = open('JsIndex.txt').read()

#使用jieba进行分词，并对分词的结果以空格隔开wordlist_after_jieba = jieba.cut(text_from_file_with_apath, cut_all = True)

wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba)

#对分词后的文本生成词云my_wordcloud = WordCloud().generate(wl_space_split)

#用pyplot展示词云图。

plt.imshow(my_wordcloud)

plt.axis("off")

plt.show()

入门可以参考博客python词云 wordcloud 入门，安装的时候建议使用依赖包安装，我用命令安装了几次一直超时失败。

3.爬取数据，制作词云图

1.爬取简书首页推荐文章标题

分析网页结构通过Xpath筛选我们想要的数据有两种方法

通过谷歌商店的Xpath工具分析结构得到我们想要的数据

直接复制title的xpath，不过我们只能得到这一条数据，所以还要修改

编写代码

得到我们的数据

2.制作词云图

工具 我使用的是TAGUL 一款在线词云制作工具，简单易上手，缺点只能分词英文，需要导入中文字体。

操作：Import words , 可以直接粘贴导入文本数据，或者以web url的方式导入。文本数据包括关键词和size。选择形状shapes -- 也可自定义形状图片TAGUL提供了一些模板图形，左边是分类主题。分词技术推荐两个分词工具，一个是在线分词工具 基于深度学习的中文在线抽词-PullWord，另一个是结巴分词(jieba)。

本文作者：天善智能社区_知几

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