2月21日，咪蒙微信公众号在停更20天后，公号页面显示已注销。
上个月底，咪蒙旗下的“才华有限青年”发布《寒门状元之死》一文，因为虚构细节，引发广泛争议，咪蒙也成为矛头所指。面对舆论压力，春节前，咪蒙曾发公开信称：因咪蒙团队引发的负面影响，咪蒙微信公众号停更2个月、X蒙微博永久关停。
公众号“咪蒙”2月1日推送的公告
同时，凤凰网旗下大风号、今日头条旗下头条号等平台也关停了“咪蒙”等账号。
凤凰网声明的用词尤其激烈：停止其在本平台上的一切活动，全部关闭，不得转世。
这一消息一出，各大自媒体大V都开始写讨论咪蒙，有的支持有的反思，有的保持中立，但结局都相同，文章一出最后都迫于各种原因被删除。更有网友神评论，咪蒙走的时候，还带走了一些人！
作为一个Python技术的传播者，我这几天也在反思：坚决不能传播毒鸡汤、三观不正，煽动情绪，激发负能量的内容。我认为自媒体写作里，好的内容，不一定多么具有文采，不一定观点多么完美，但一定要带给读者思考。
恋习Python，这个名称起的初衷就是，用Python做一些有意义的事，痴恋于Python，狂练习Python。
说偏了，上面的都是些题外话，我们回到今天主题，用Python画词云图。
词云图，也叫文字云，是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现，词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。
在谈画词云图时，先说说小学生学画画，这样的场景，你一定不陌生：
小孩开始画画的时候，许多家长觉得他们画的东西什么都“不像”、“乱七八糟”、“一塌糊涂”。于是他们上书店为孩子买回填色书，这类印有动物，风景的轮廓线，孩子们在线内填上颜色的填色书，在市场上很常见，买回后让小孩规规矩矩地涂色，看到有点像样了，爸爸妈妈们才感觉到欣慰。
总结起来，就是三大步：准备原材料（五颜六色的画笔）、选定一个填色书（需要有形状轮廓等）、最后开始填色。
用Python画词云图其实也是这三大步骤：
1、准备原材料
准备好一份自己需要分析的文本材料，今天恋习Python选取的是，1月25日，习近平在中共中央政治局第十二次集体学习时，关于推动媒体融合向纵深发展的讲话。
在这里，我们主要会用到Python库jieba，jieba就是这样一个非常好用的中文工具，是以分词起家的，但是功能比分词要强大很多。
jieba.cut返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)。
jieba.cut 方法接受三个输入参数:
-
需要分词的字符串
-
cut_all 参数用来控制是否采用全模式，一般情况下，cut_all为False
-
HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型
import jieba
list0 = jieba.cut('我原来是一名Java工程师，后来喜欢上了Python语言', cut_all=True)
print("全模式:",list(list0))
list1 = jieba.cut('我原来是一名Java工程师，后来喜欢上了Python语言', cut_all=False)
print("精准模式:",list(list1))
###输出结果：
全模式: ['我', '原来', '是', '一名', 'Java', '工程', '工程师', '', '', '后来', '喜欢', '上', '了', 'Python', '语言']
精准模式: ['我', '原来', '是', '一名', 'Java', '工程师', '，', '后来', '喜欢', '上', '了', 'Python', '语言']
同时，获得到文本时，我们需要对文本进行文本预处理（删除掉我们不想要的词语以及符号，如同剔除掉不需要的画笔）、文本分词以及词频统计（只获取我们希望展示的词语，如同保留下我们的画笔）
详细代码如下：
data_txt = open(r"E:\project\wordcloud\xinmeiti.txt",'r',encoding='utf-8').read()
#文本预处理
pattern = re.compile(u'\t|\n|\.|-|:|;|\)|\(|\?|"')
data_txt = re.sub(pattern, '', data_txt)
#文本分词
cut_txt = jieba.cut(data_txt)
object_list=[]
remove_words = [u"的","习近平",u'对',u'等',u'能',u'都',u'。',u' ',u'、',u'中',u'在',u'了',u'，',u'“',u'”',u'一个',u'是',u'人民日报']
#词频统计
for word in cut_txt:
if word not in remove_words:
object_list.append(word)
word_counts = collections.Counter(object_list)
2、选定填色书
关于词云图最后的形状轮廓，我们将选取宠物猪作为展示，如下图：
这里主要说说Python中wordcloud的基本使用，wordcloud把词云当作一个对象，它可以将文本中词语出现的频率作为一个参数绘制词云，而词云的大小、颜色、形状等都是可以设定的。
WordCloud方法的参数如下：
width：指定词云对象生成的图片的宽度(默认为200px)
height：指定词云对象生成的图片的高度(默认为400px)
min_font_size：指定词云中字体最小字号，默认为4
max_font_size：指定词云中字体最大字号
font_step：指定词云中字体之间的间隔，默认为1
font_path：指定字体文件路径
max_words：指定词云中能显示的最多单词数，默认为200
stop_words：指定在词云中不显示的单词列表
background_color：指定词云图片的背景颜色，默认为黑色
mask：定义词频背景
说明一下：如果设置了mask参数，那么width、height参数将无效
word_cloud 生成词云有两个方法。from text 和 from frequencies 。即文本生成和频率生成，每一个都有对应的函数可以使用，如下：
-
wd.generate(txt) 向WordCloud 对象w中加载文本txt
-
wd.generate_from_frequencies(word_counts) 向WordCloud 对象wd中加载词语频率
详细代码如下：
#定义词频背景
background_image = np.array(Image.open(path_image))
font_path="E:\project\wordcloud\simfang.ttf"
wd = WordCloud(
font_path=font_path, #设置字体格式，不然会乱码
background_color="white", #设置背景颜色
mask=background_image #设置背景图
).generate_from_frequencies(word_counts)
#保存词云图
wd.to_file('zhu.png')
#显示词云图
plt.imshow(wd,interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()
结果图如下：
由上图可看出，作为一个主流新媒体平台，我们要为人民发声，融合新技术，传播正确的政治舆论。
咪蒙的问题，有人说，没了咪蒙还有嘛蒙。这样说的人是不了解形势，如果嘛蒙长出来，那就再剪掉就好了嘛。国家每年都要缉毒，没人说抓了一个毒贩没有用，还有下一个毒贩。只要常抓不懈，网络空间就会天朗气清。
咪蒙，再见，再也不见！这都是个新的开始，鉴于社会舆论与政策的压力下，自媒体的试错成本将提高，那些畸形的自媒体商业模式、煽动民粹的生意经，早晚都会进行不下去。
最后，恋习Python谢谢大家的一直关注与陪伴，我将会不忘初心，与大家一起用Python做些有意义的事，传播Python知识。
恋习Python提醒您：
文章千万篇，干货每一篇，
原创不容易，好看点起来！
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