相信很多人在网上，或者是在一些报告或者ppt上，都看到过类似这种图片
你可能会好奇它是怎么做出来的，如果你会ps，你可能会觉得，这是用ps一步一步制作出来的。是的没错，一开始我也是坚定不移的这么认为。直到后面我遇到了python。
上网搜索“如何制作词云”，你会得到很多教程。但是这些教程都是利用了一些制作工具，它们功能都太过专一，适用范围有限。而且它们背后的原理，无非也就是利用了python。今天，我们就抛开表面直击本质。利用强大的python语言制作属于自己的第一张词云。（快放开我，我要装逼）
众所周知，python是目前大数据和人工智能领域最流行的语言，这其中很大一部分都要归功于它强大的社区和数不清的第三方类库，那有没有一个集成环境同时集成了python语言的开发环境和常用的类库呢，答案是肯定的，那就是Anaconda，它集成了大部分科学计算，数据处理，计算机绘图等领域所用到的库。
还有一件很有意思的事情，Anaconda和python的中文意思，都是蟒蛇。
好，接下来进入正题，一步一步实现我们的第一张词云。
第一步：下载并安装Anaconda
首先，进入官网，选择适合你电脑的版本，
注意，无论你的电脑是什么系统，在右边都会有两个选项: Python 2.7 version和Python 3.6 version
我推荐下载使用python3.6版本，因为在这个最新的版本中，很多python语言的缺陷都得到了很好的解决（比如长期困扰python程序员的编码问题），这样在日后的学习中，我们都会进行的比较顺利。
下载完成后得到一个exe格式的安装文件，和正常软件的安装一样，一直下一步下一步就行了，但是在这一步要注意，
一定要记得把第一个选项勾上，如果不勾上，在后续的环境变量配置问题上会比较麻烦。虽然它不建议这么做（说实话我也不知道为什么），安装时间会比较久，耐心等待就行了。
安装好了以后，先新建一个demo目录，为了方便起见，我们直接在桌面新建。按住Shift键同时点击鼠标右键，再点击在此处打开命令窗口（win10较新的版本里cmd被powershell取代了，所以出现的会是在此处打开powershell窗口，别担心，它们的功能是一样的），然后输入mkdir demo
然后在桌面上就会出现一个demo文件夹
然后在这里下载wordcloud工具包，
之前我们下的是python3.6的版本，如果你的电脑是32位的，就选中倒数第二个，如果是64位的，就选择最后一个。
下载后将这个.whl文件拖拽到你的demo文件夹里。然后在命令行下，先执行
pip install wheel再执行
pip install wordcloud-1.3.1-cp36-cp36m-win_amd64.whlwordcloud-1.3.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl就是你的下载下来的文件名，
这些步骤做完，我们就完成了运行环境配置。
第二步：开始分析
先找到你要分析的文章，将其保存为txt文件，比如我在网上摘取了一篇关于anaconda的介绍，将其保存为anaconda.txt文件,
然后在demo目录下运行命令行jupyter notebook，打开jupyter编辑器。
很快浏览器就会被打开，跳转到这个界面
点击右上方的New,新建一个python3，然后浏览器就会打开一个新的页面，用于输入python代码。
输入
filename = "anaconda.txt"
with open(filename) as f:
mytext = f.read()按Shift+Enter 执行，注意：第三行mytext前面一定要有空格。
再输入mytext，按Shift+Enter运行，就会看到txt里的文本已经被保存到这个变量里面来了。
然后调用我们的wordcloud包，对mytext里面存储的文本进行词云分析。
from wordcloud import WordCloud
wordcloud = WordCloud().generate(mytext)程序可能会报警，但是不会影响正常运行，直接忽略它就是了。
此时词云分析已经完成了，最后一步对分析结果进行可视化处理。
%pylab inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off"
奇迹发生了
我们可以在图片上右键将其保存到本地。
到这里，一张词云就做好了。
wordcloud最核心的功能是对关键词进行分析，出现频率大的词会用更大的字体对其进行显示，除此之外，我们还可以自定义字体的颜色和词云的形状，图片的分辨率等等等等。但是我们如果要对中文进行分析，还必须要借助中文分词技术。这里就不再赘述。
