词云图（Word Cloud）是数据可视化中常用的一种技术，通过将文字以不同的大小、颜色和方向排列，以展示文本数据中词汇的频次和重要性。对于文本分析、情感分析、关键词提取等应用，词云图都能够直观地展现信息。本文将详细介绍如何使用 Python 中的 wordcloud 库从 Excel 数据绘制词云图，帮助您快速上手词云图的生成和定制化。

一、环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境中已经安装了以下库：

• wordcloud：用于生成词云图。
• pandas：处理 Excel 文件中的词频数据。
• matplotlib：用于展示和保存词云图。
• openpyxl：读取 Excel 文件。

二、词云图的基本原理

词云图的生成主要基于词汇的频数，频数越高的词汇在图中的字号越大。在 Python 中，wordcloud 库提供了多种自定义选项，例如字体、颜色、形状、最大词数等。接下来，我们将基于一个简单的 Excel 词频表格，逐步实现从数据加载到词云图绘制的过程。

1.步骤一：读取 Excel 文件

首先，使用 pandas 读取 Excel 文件，并确保将词汇和对应的频数提取出来。假设 Excel 文件包含两列：词汇 和 频数。

此时，word_freq 字典包含了词汇和它们对应的频数，格式如：{‘词汇1’: 10, ‘词汇2’: 15, …}。

2.步骤二：生成词云图

接下来，我们利用 wordcloud 库生成词云图。可以根据实际需求自定义词云图的显示样式。

参数说明

• font_path：指定字体文件路径，这里使用了 “simhei.ttf” 以确保中文能够正确显示。
• background_color：设置背景颜色，可选值包括 black, white, gray 等。
• width 和 height：控制词云图的尺寸。
• max_words：控制词云图中显示的最大词汇数。
• max_font_size：控制最大字体的字号。
• colormap：控制颜色映射方案，支持多种内置方案如 viridis, plasma, inferno 等。

3.步骤三：保存词云图

绘制完成后，您可以将词云图保存为图片文件，便于分享和展示。

一般在该步骤就已经结束啦~

4.步骤四：高级自定义（形状与颜色）

（1）自定义形状词云图不仅可以是矩形，还可以根据特定的形状生成。例如，将词云限制在一张图片的轮廓内。您可以通过以下方法实现：

关键点讲解

• 高清图片作为 mask：
  使用高分辨率的黑白圆形图片，词云的清晰度会显著提升。白色部分将作为背景，黑色部分是生成词云的区域。

• contour_width 和 contour_color 参数：
  设置轮廓宽度和颜色，可以让词云图的形状更加突出。

• 调整 max_font_size 和 max_words：
  通过控制词汇数量和最大字体大小，确保词云图在形状内分布均匀且美观。

  

  这是换了一个爱丽丝Alice的mask的词云图。
  （2）自定义颜色如果想让词云中的词汇颜色更加多样，可以使用 ImageColorGenerator 从图片中提取颜色：

三、常见问题与解决方案

1.中文乱码问题：

使用 wordcloud 生成词云时，若不指定中文字体，中文会显示为方块。解决方法是指定支持中文的字体，例如 “simhei.ttf”。

2.词云生成不均匀：

尝试调整 max_font_size 和 mask 参数，使词云分布更为美观。

四、总结

本文详细介绍了如何从 Excel 表格生成词云图，并通过实例展示了词云图的自定义生成方法。词云图作为一种直观的数据可视化手段，在文本分析中有着广泛应用。可以再结合深度学习的自然语言处理技术，词云图可以进一步扩展用于更复杂的文本挖掘场景。