数据色彩化新技巧：利用Python关键词词云进行数据可视化
其实数据色彩化新技巧：利用Python关键词词云进行数据可视化的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解，因此呢，今天小编就来为大家分享数据色彩化新技巧：利用Python关键词词云进行数据可视化的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
基于统计：基于词频度统计的分词方法；
第一类方法应用词典匹配、汉语词法或其它汉语语言知识进行分词，如：最大匹配法、最小分词方法等。这类方法简单、分词效率较高,但汉语语言现象复杂丰富，词典的完备性、规则的一致性等问题使其难以适应开放的大规模文本的分词处理。
第二类基于统计的分词方法则基于字和词的统计信息，如把相邻字间的信息、词频及相应的共现信息等应用于分词，由于这些信息是通过调查真实语料而取得的，因而基于统计的分词方法具有较好的实用性。
安装我们的结巴小模块
只要你下载Python环境中拥有pip那你就可以在CMD中用pip下载（前提是添加了环境变量）
jieba支持三种分词模式：
精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析
全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义
搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词
支持繁体分词
支持自定义词典
MIT 授权协议（有许多团体均采用MIT许可证。）
让我们来看一下使用四种方法，做出来的四种模式
关键字的抽取
用来抽取关键字的算法有两个TF_IDF算法与TextRank算法，接下来我们看一下这两个算法怎么实现关键字的提取.
TF_IDF算法分析
TF_IDF是一种数值统计，用于反映一个词对于语料中某篇文档的重要性。TF_IDF的主要思想是：如果某个词在一篇文档中出现的频率高，TF就高；并且在语言材料库中其他文档中很少出现，IDF就高，就认为这个词具有很好的类别区分能力。TF_IDF在实际中主要是TF和IDF相乘（TF * IDF）TF为词频，IDF为反文档频率：也就相当于词t在文档d中出现的频率*词t的文档的数目的倒数。
应用到关键词抽取：
预处理，首先进行分词和词性标注，将满足指定词性的词作为候选词
分别计算每个词的TF_IDF值
根据每个词的TF_IDF值降序排列，并输出指定个数的词汇作为可能的关键词
如果打印一行就不需要做循环
TextRank算法分析
将文本中的语法单元视作图中的节点，如果两个语法单元存在一定语法关系（例如共现），则这两个语法单元在图中就会有一条边相互连接，通过一定的迭代次数，最终不同的节点会有不同的权重，权重高的语法单元可以作为关键词。
应用到关键短语抽取：
预处理，首先进行分词和词性标注，将单个word作为结点添加到图中
设置语法过滤器，将通过语法过滤器的词汇添加到图中；出现在一个窗口中的词汇之间相互形成一条边
基于公式，迭代直至收敛；一般迭代20-30次，迭代阈值设置为0.0001
根据顶点的分数降序排列，并输出指定个数的词汇作为可能的关键词
如果两个词汇在文本中前后连接，那么就将这两个词汇连接在一起，作为关键短语
Word Cloud模块的下载与应用
在python3中Word Cloud不能用pip命令安装，我们需要从网上下载模块安装，接下来我从安装开始教
先从下载模块
下载好了以后我们看一下这个.whl文件所在的路径
好安装好了以后我们来看源码
我们来看一下Wordcloud库结合jieba模块制作的云图
卡耐基 《人性的弱点》
名侦探柯南
《I have a dream》
用户评论
终于找到一篇好文章！我一直想学 Python 可视化，尤其是这个做词云的效果太酷了，感觉数据一下子变得更有吸引力了！准备好好学习一下这篇博文，希望能把自己的项目用到实践中。
有8位网友表示赞同！
词云这个方法挺新颖的，之前用线图报表之类的觉得太过单调。 Python 可视化真的越来越好用，可以玩出更多创意，期待更多关于词云的文章分享！
有6位网友表示赞同！
做数据分析的时候，有时候看着那些表格和数据 really 想崩溃，感觉像在看天书一样！做个词云能把重点突出，更容易理解，这篇文章真是太棒了！我强烈推荐给所有人！
有19位网友表示赞同！
感谢作者分享这篇博文！我一直想学习 Python 可视化来分析我的文本数据，这篇文章介绍的特别细致。尤其是对于小白来说，解释的很通俗易懂，让人容易理解和操作， 终于可以开始使用词云来呈现我的数据分析结果了！
有12位网友表示赞同！
看完这篇博文后，我感觉 Python 可视化确实很强大，不仅仅只是简单的图表，还可以做出如此有创意的词云展现数据的方式。我会尝试运用到我的工作中，期待能做出更直观易懂的数据报告！
有7位网友表示赞同！
Python可视化真是越来越方便了，以前这种方法可是挺复杂的，现在可以用这个词云工具直接展示重点关键词，效果真的超级棒！
有16位网友表示赞同！
感觉做出来词云的图片还是比较文艺范儿的，而且能让人快速抓住数据的主要内容，很适合用来在社交媒体上传播数据分析结果…哈哈...
有12位网友表示赞同！
文章说的不错，不过我觉得词云这个方法也有一些局限性，比如对于数据量过多的情况，可能效果会比较混乱，没有很好的展现出整体趋势。需要考虑更多优化方案。
有18位网友表示赞同！
这个词云的效果确实很不错，但我个人觉得还是更喜欢传统的柱状图、折线图等可视化形式，这样看起来更加明确和直观。词云虽然更加生动有趣，但是有时可能会缺乏详细的数据分析内容。
有11位网友表示赞同！
我在做数据挖掘的时候经常会遇到数据量太大导致分析困难的情况，这个词云方法或许可以帮我更好地提取关键词，提高效率！
有19位网友表示赞同！
之前看过一些用 Python 做可视化的例子，但大多是折线图、柱状图之类的基础图表，没想到词云的效果竟然这么酷炫，现在我要去试试看！
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学习Python 可视化一直是我的计划之一，这个博文正好对我的学习有帮助。特别是做词云这个方法，感觉很有潜力可以运用到我的研究项目上！
有6位网友表示赞同！
虽然感觉制作词云需要一定的技巧和经验，但总的来说这篇文章写的很清晰易懂，新手也能跟着教程来尝试做出来。我决定先去尝试一下看看效果如何！
有18位网友表示赞同！
这个词云的效果确实不错，可以很好的展示数据的关键词分布，但是对于数据量的处理感觉还是需要进一步提高啊！
有20位网友表示赞同！
做数据可视化的时候，除了词云之外，还有很多其他方法可以使用，选择合适的方法需要根据具体的分析需求来决定。 这篇文章介绍的比较全面，涵盖了很多方面的知识，受益匪浅！
有20位网友表示赞同！
词云这种方式确实很美观，可以用来直观的展示文本数据中的热点关键词和重要信息。不过，在实际应用中还需要考虑清晰度、可读性等因素，避免由于过度装饰而降低可理解性！
有8位网友表示赞同！