看過之後你有什麼感覺？想不想自己做一張出來？
如果你的答案是肯定的，我們就不要拖延了，今天就來一步步從零開始做個詞雲分析圖。當然，做為基礎的詞雲圖，肯定比不上剛才那兩張信息圖酷炫。不過不要緊，好的開始是成功的一半嘛。食髓知味，後面你就可以自己升級技能，進入你開掛的成功之路。
網上教你做信息圖的教程很多。許多都是利用了專用工具。這些工具好是好，便捷而強大。只是它們功能都太過專一，適用範圍有限。今天我們要嘗試的，是用通用的編程語言Python來做詞雲。
Python是一種時下很流行的編程語言。你不僅可以用它做數據分析和可視化，還能用來做網站、爬取數據、做數學題、寫腳本替你偷懶……
知道豆瓣嗎？它一開始就是用Python寫的。
在目前的編程語言熱度排序裡，Python屈居第四（當然，很多人不同意，所以編程語言的排行榜有許多，你懂的）。但看問題要用發展眼光。隨著數據科學的發展，Python有爆發的趨勢。早點兒站上風口，很有益處。
如果你之前沒有編程基礎，沒關係。從零開始，意味著我會教你如何安裝Python運行環境，一步步完成詞雲圖。希望你不要限於瀏覽，而是親自動手嘗試一番。到完成的那一步，你不僅可以做出第一張詞雲圖，而且這還將是你的第一個有用的編程作品。
心動了？那咱們就開始吧。
安裝
首先，我們需要安裝Python運行環境。
如果你用的是macOS，那麼你的系統裡面實際已經預裝好了Python。
然而我們要使用到許多擴展包的功能。因此最好安裝一個Python工具套裝。只需要一次安裝，以後大部分的功能就都已集成了。不必每次使用新功能，都去零敲碎打地安裝新包了。
Python的套裝有許多種，這裡推薦給大家anaconda。因為經過我4年多的嘗試與對比，感覺這款軟件包的安裝更為便捷，擴展包的涵蓋範圍與結構更合理。
請你到 這個網址 下載anaconda套裝。下拉網頁找到下載位置。根據你的操作系統類型選擇合適的版本。
因為我的系統是macOS，所以網站直接給我推薦的就是macOS系統版本。但如果你用的是Windows或Linux，請切換到相應的標籤頁上面。
不管你用的是哪個操作系統，請注意右側的兩個按鈕，分別對應Python 2.X和3.X版本。有人一定很納悶，既然有新的版本，我憑什麼用舊的？
不是這樣的。到2020年之前，Python的兩個版本會一直並存。Python的開發者確實希望大家升級切換到3.X版本。可惜目前3.X版本兼容的擴展包數量比2.X版本要少，尤其是涉及到數據科學類的軟件包，就尤其明顯。所以如果你是初學者，我建議你下載2.X（目前是2.7)版本，這樣在以後的使用中，可能遇到的問題會少一些。等你運用熟練了，再遷移到3.X版本不遲。相信我，到那時你會很快適應新版本的。
下載後，執行安裝文件就行了。
根據你的電腦運行速度不同，安裝的時間長短不等。耐心點兒，只需要等這一次嘛。
安裝完畢之後，請你安裝一個“現代化”瀏覽器。如果你用的是macOS，那麼系統自帶的Safari就挺好。其他的選擇包括Firefox和Google Chrome。
請安裝上述瀏覽器之一，然後將其設置為系統默認的瀏覽器。
好了，下面請進入命令行模式。
在macOS和Linux下，你需要開啟一個終端(terminal)。
如果是Windows，請打開“開始”-“附件”-“命令提示符”。
鍵入以下命令：
mkdir democd demo
好了，你現在有一個專用的目錄，叫做demo了。請到macOS的Finder或者Windows的“我的電腦”裡面，找到這個目錄並且打開它。
回到終端下面，macOS或者Linux用戶請鍵入以下命令：
pip install wordcloud
macOS會提示你先安裝XCode命令行工具，你按照默認設置一步步進行就可以了。但是請注意，務必在WiFi環境下安裝。如果你用的是4G流量，那你可要破費一筆了。
如果你用的是Windows，那麼為了使用這個詞雲包，就稍微麻煩一些，你需要到 這裡 下載 wordcloud‑1.3.1‑cp27‑cp27m‑win32.whl 這個文件。下載後將它拖拽到你的demo目錄裡。
在命令行下，先執行：
pip install wheel
然後，再執行：
pip install wordcloud‑1.3.1‑cp27‑cp27m‑win32.whl
好了，我們需要的全部Python運行環境終於裝好了。
請務必按照上述步驟執行，確保每一步都已經順利完成。否則一旦遺漏，後面運行程序會報錯。
數據
詞雲分析的對象，是文本。
理論上講，文本可以是各種語言的。英文、中文、法文、阿拉伯文……
為了簡便，我們這裡以英文文本為例。你可以隨意到網上找一篇英文文章作為分析對象。我特別喜歡英劇"Yes, minister"，所以到維基百科上找到了這部劇的介紹詞條。
我把其中的正文文字部分拷貝了下來，存儲為一個文本文件，叫做yes-minister.txt。
把這個文件挪動到我們的工作目錄demo裡。
好了，文本數據已經準備好了。開始進入編程的魔幻世界吧！
代碼
在命令行下，執行：
jupyter notebook
瀏覽器會自動開啟，並且顯示如下界面。
這就是咱們剛才的勞動成果——安裝好的運行環境了。我們還沒有編寫程序，目錄下只有一個剛才生成的文本文件。
打開這個文件，瀏覽一下內容。
回到Jupyter筆記本的主頁面。我們點擊New按鈕，新建一個筆記本(Notebook)。在Notebooks裡面，請選擇Python 2選項。
系統會提示我們輸入Notebook的名稱。程序代碼文件的名稱，你可以隨便起。但是我建議你起一個有意義的名字，將來好方便查找。由於我們要嘗試詞雲，就叫它wordcloud好了。
然後就出現了一個空白的筆記本，供我們使用了。我們在網頁裡唯一的代碼文本框裡，輸入以下3條語句。請務必逐字根據示例代碼輸入，空格數量都不可以有差別。尤其注意第三行，用4個空格，或者1個Tab開始。輸入後，按Shift+Enter鍵，就可以執行了。
filename = "yes-minister.txt"with open(filename) as f:
沒有任何結果啊。
對，因為我們這裡沒有任何輸出動作，程序只是打開了你的yes-minister.txt文本文件，把裡面的內容都讀了出來，存儲到了一個叫做mytext的變量裡面。
然後我們嘗試顯示mytext的內容。輸入以下語句之後，還是得按Shift+Enter鍵，系統才會實際執行該語句。
mytext
之後的步驟裡，也千萬不要忘了這一確認執行動作。
顯示的結果如下圖所示。
嗯，看來mytext變量裡存儲的文本就是我們從網上摘來的文字。到目前為止，一切正常。
然後我們呼喚(import)詞雲包，利用mytext中存儲的文本內容來製造詞雲。
from wordcloud import WordCloud
這時程序可能會報警。別擔心。警告(warning)不影響程序的正常運行。
此時詞雲分析已經完成了。你沒看錯，製作詞雲的核心步驟只需要這2行語句，而且第一條還只是從擴展包裡找外援。但是程序並不會給我們顯示任何東西。
說好了的詞雲呢？折騰了這麼半天，卻啥也沒有，你蒙人嗎？！
別激動。輸入下面4行語句後，就是見證奇蹟發生的時刻了。
%pylab inlineimport matplotlib.pyplot as plt
運行結果如圖所示：
不用那麼興奮嘛。
你可以在詞雲圖片上單機鼠標右鍵，用“圖片另存為”功能導出。
通過這張詞雲圖，我們可以看到不同單詞和詞組出現的頻率高低差別。高頻詞的字體明顯更大，而且顏色也很醒目。值得說明的是，最顯眼的單詞Hacker並不是指黑客，而是指這部劇的主角之一——哈克首相。
包含程序完整代碼的ipynb文件，我也分享了出來，你可以從 這裡 下載。
希望你在嘗試過程中一切順利。對自己生成的詞雲圖滿意嗎？如果你不滿意，也不要緊，可以挖掘wordcloud軟件包的其他高級功能。嘗試一下，看自己能不能做出這樣的詞雲圖來？
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