词云图python代码二十大

### 生成词云图的Python代码示例

为了创建词云可视化，`wordcloud`库是一个流行的选择。此库允许通过简单的接口快速生成美观的词云图像。下面展示了如何安装并使用该库来制作基于文本数据的词云。

#### 安装依赖包
首先需要确保环境中已安装必要的软件包：

pip install wordcloud matplotlib

#### 基本词云生成实例
这里提供了一个基础的例子，用于展示如何从字符串中提取单词频率，并绘制相应的词云图表[^1]。

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

text = '重复使用的短语会变得更大更显眼'
# 创建WordCloud对象
wc = WordCloud(width=800, height=400).generate(text)

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')  # 不显示坐标轴
plt.show()

#### 使用自定义背景颜色和字体样式
可以进一步定制化词云的颜色方案以及所采用的文字风格，从而更好地匹配特定应用场景的需求。

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

custom_text = '''
    自定义更多参数比如设置不同的背景色，
    更改最大最小字号范围，调整字间距等。
'''

wordcloud_customized = WordCloud(
    width=800,
    height=400,
    background_color="white",  # 设置背景为白色，默认是黑色
    max_words=200,             # 显示最多的词语数量
    min_font_size=10           # 最小字体大小
).generate(custom_text)

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud_customized, interpolation='bilinear')
plt.title("Customized Word Cloud Example")
plt.axis("off")  # 关闭坐标系中的刻度线
plt.show()

#### 结合Pandas处理CSV文件中的评论数据
当面对结构化的表格型数据源时，可以通过pandas读取csv文件后再构建词频统计表，进而形成更加复杂的词云图形。

import pandas as pd
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

df_reviews = pd.read_csv('reviews.csv')

all_comments = ' '.join(df_reviews['comments'].dropna().tolist())
words_count = dict(Counter(all_comments.split()).most_common())

wordcloud_from_df = WordCloud(max_words=100).generate_from_frequencies(words_count)

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud_from_df, interpolation='bilinear')
plt.title("Word Cloud Generated From CSV Reviews Data")
plt.axis("off")
plt.show()