前言：
話說，在這個大資料時代，獲取資訊顯得極為容易，可正是如此，我們想要對資訊進行直觀地了解難度就大了。excel是乙個很好的資料視覺化方法，不過有時候我們的資料**可能並不是一張或者多張excel**，這樣子的話如果我們想利用excel進行資料視覺化就顯得不是那麼容易。
首先我們需要逐個將資料匯入到excel中，然後再用excel的圖表對資料進行視覺化分析。在資訊量大的情況下，這麼做顯然得不償失，我們只是想對資料進行乙個直觀的了解，為什麼要搞得這麼複雜呢？
是不是非常直觀並且炫酷呢?
安裝方法如下
pip install matplotlib
pip install numpy
pip install jieba
以上的三個命令的作用是分別安裝:matplotlib,numpy以及jieba這三個庫。當然有些同學可能已經安裝過了。想要檢驗是否有安裝，可以在命令列下輸入：pip list
這樣子即可顯示你已經安裝的庫，如果沒有全部出現上面的3個庫，請在命令列下執行對應的命令並且等待安裝成功。
如果你沒有安裝python或者輸入pip顯示不是內部命令，請移步這篇文章
# worcloud是生成詞云的關鍵
import wordcloud
# numpy是乙個強大的科學計算庫,我們將用它來把pil庫開啟的儲存為陣列
import numpy as np
# pil是乙個影象處理庫,用來開啟
from pil import image
# jieba是中文分詞庫,可以智慧型地拆分詞語
import jieba
# matplotlib庫是乙個繪相簿,可以用來顯示以及繪製多種圖形
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成背景的兩種方法#
# 注意背景的路徑要寫對，可以是完整路徑，例如c:/image/test.jpg
# 若與python**在同乙個資料夾，那可以直接寫名稱+字尾，例如test.jpg
# 1.使用 matplotlib庫讀取
# background_image_1.jpg是背景的檔名，要替換為你自己的
# 2.使用numpy庫和pil庫，pil庫用於開啟，numpy庫用於將轉化為陣列
# 下面這行**我注釋掉了
# 對於以上的選擇，要特別注意的背景應該為白色
#配置詞云的背景，，字型大小等引數，
# 也可以不配置，直接 wc=wordcloud.wordcloud()
wc=wordcloud.wordcloud(
# font_path為字型檔案的路徑，如果沒有這個，那麼生成的詞云無法顯示中文
font_path="c:/windows/fonts/simfang.ttf",
# scale為按比例放大或者縮小生成的。例如1.5表示放大為原來的1.5倍，可省略
scale=1.5,
# mask表示背景，如果不沒有背景，那這個可以省略
mask=bg_1,
# background_color為背景顏色，預設為黑色，可以省略
background_color="black",
# width為詞云生成的寬度，預設為400
width=600,
# height為詞云生成的高度，預設為200
height=400,
# max_words上顯示的最大詞語的個數
max_words=1000,
# max_font_size為最大字型的大小
max_font_size=120,
# min_font_size為最小字型大小,預設為4
min_font_size=4)
# 開啟要生成詞云的檔案,一般是txt格式的純文字文件
# 詞云**.txt 要替換成存有你要轉化為詞云的資訊檔案的檔名
with open('詞云**.txt','r',encoding="utf-8") as f:
# text=f.read()是說讀取 詞云**.txt 這個檔案的所有內容並儲存到變數text中
text=f.read()
# 利用jieba庫把text拆分並且使用空格分隔拆分後的結果
spilt_text=" ".join(jieba.lcut(text))
print("正在生成詞云......")
# 呼叫generate方法，傳入要生成詞云的文字即可生成詞云
wc.generate(spilt_text)
# 把詞云儲存成
print("生成完畢!")
效果展示背景生成的詞云
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