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，词云可以过滤掉大量的低频的文字信息，这样做可以使得用户一眼就能抓住文本的核心。

喜欢做数据分析的小伙伴对词云图应该更是熟悉，那有没有一种好的工具可以快速生成词云图呢？画词云图的一般步骤是什么呢？

为了理解词云图绘制，我们类比一个小学生学画画的场景，你一定不陌生：
小孩开始画画的时候，许多家长觉得他们画的东西什么都“不像”、“乱七八糟”、“一塌糊涂”。于是他们上书店为孩子买回填色书，这类印有动物，风景的轮廓线，孩子们在线内填上颜色的填色书，在市场上很常见，买回后让小孩规规矩矩地涂色，看到有点像样了，爸爸妈妈们才感觉到欣慰。

总结起来，就是三大步：准备原材料（五颜六色的画笔）、选定一个填色书（需要有形状轮廓等）、最后开始填色。

实际上，画词云图其实也是这三大步骤。此次，我们以一则案例来讲解词云图绘制流程，并使用Python+Pyechats进行词云数据可视化。

1、准备原材料
准备好一份自己需要分析的文本材料，今天练习选取的是林俊杰的七首歌曲进行可视化，长这样：


在这里，我们主要会用到Python库jieba，jieba是一个非常好用的中文分词工具。

首先，我们定义了一个函数read_content函数将同一个目录下的文档都读入到content文本对象里面。

然后，我们使用jieba分词包对读入的数据进行分词，选取出现频率最高的100个词，并按照权重值输出。



预览一下前5行：


至此，我们准备好了绘图所需的原材料。

2、选定填充书
关于词云图的绘制，我们采用pyecharts库中的WordCloud进行绘制，如果你没有安装，可以使用pip install pyecharts进行安装。

关于词云图的轮廓形状，有'circle', 'cardioid', 'diamond', 'triangle-forward', 'triangle', 'pentagon', 'star'可选
此处，我们选择“diamond（钻石）”形状进行绘制

结果图如下：


换一个图形，使用“star（星星）”来绘制：

从词云图中，这几首歌中，回忆、记忆、缘分等比重较大，也与歌曲主题大致相符。

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