上一篇，我写了：Python 万能代码模版：爬虫代码篇 接下来，是第二个万能代码，数据可视化篇。

其实，除了使用 Python 编写爬虫来下载资料， Python 在数据分析和可视化方面也非常强大。往往我们在工作中需要经常使用 Excel 来从表格生成曲线图，但步骤往往比较繁琐，而用 Python 则可以轻松实现。

1. 从 csv 或 excel 提取数据来画图

本节需要先安装 pandas 、matplotlib、seaborn

pip install pandas matplotlib seaborn

我们以刚才创建的 tips_2.xlsx 这个 excel 为例，来介绍我们如何把 Excel 表格中的数据画成图。

tips_2.xlsx 是上一篇我们生成的：Python 万能代码模版：爬虫代码篇

我们这次将 excel 中的卖出价一列，生成柱状图。

代码如下所示：

# -*- coding: utf-8 -*-# @Author: AI悦创# @Date:   2021-09-14 21:56:37# @Last Modified by:   aiyc# @Last Modified time: 2021-09-15 14:27:22import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport numpy as np# 使用 pandas 读取 excel， csv 文件的话换成 pd.read_csv 即可df = pd.read_excel("tips2.xlsx")# 因为第一行是中文表头，所以我们先过滤掉df = df[df.index>0]sns.set()figure2 = plt.figure(figsize = (10, 5))figure2.add_subplot(1,1,1)# 设置轴的属性plt.xlabel("",fontsize = 14)plt.ylabel("卖出价", fontsize = 14)plt.xticks(fontsize=14)plt.yticks(fontsize=14)plt.title("外汇情况", fontsize=14)# 设置字体的属性# plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["Arial Unicode MS"]# plt.rcParams["font.family"] = 'sans-serif'plt.rcParams["font.sans-serif"] = "SimHei"plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = Falsecategory = df[0]index_category = np.arange(len(category))# 将卖出价 转换为数字df[3] = pd.to_numeric(df[3])plt.xticks(rotation = 90)plt.bar(x=df[0], height=df[3].values, color=[1,0,1])plt.show()

输出如下所示：

替换说明：

1. 替换要画图的 excel 文件夹名称
2. Y 轴的标题
3. 图的标题
4. 横轴的数据（第几列做横轴）
5. 纵轴的数据（第几列做纵轴）

代码： https://github.com/AndersonHJB/AIYC_DATA/tree/main/02-玩转图表，实现数据可视化/2.1%20从%20csv%20或%20excel%20提取数据来画图

2. 从文本文件中生成词云

需要先安装 wordcloud，jieba

pip install wordcloud jieba

词云是最近数据分析报告中非常常见的数据表现形式了，它会从一段文字中抽取出高频的词汇并且以图片的形式将它们展示出来。

如何用 Python 生成词云呢？

为了做示范，我们首先解析第一步我们抓取的 tips_1.html 网页（考研网），将所有的新闻标题都存储到一个文本文档中。

代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-# @Author: AI悦创# @Date:   2021-09-15 22:15:30# @Last Modified by:   aiyc# @Last Modified time: 2021-09-15 23:12:34from bs4 import BeautifulSoup# 输入参数为要分析的 html 文件名，返回值为对应的 BeautifulSoup 对象def create_doc_from_filename(filename):	with open(filename, "r", encoding='utf-8')as f:		html_content = f.read()	doc = BeautifulSoup(html_content, "lxml")	return docdef parse(doc):	post_list = doc.find_all("div",class_="post-info")	result = []	for post in post_list:		link = post.find_all("a")[1]		result.append(link.text.strip())	result_str="\n".join(result)	with open("news_title.txt", "w", encoding='utf-8') as fo:		fo.write(result_str)def main():	filename = "tips1.html"	doc = create_doc_from_filename(filename)	parse(doc)	if __name__ == '__main__':	main()

接下来我们将 news_title.txt 这个文本文件中的汉字进行分词，并生成词云。代码如下：

import jiebaimport wordcloudimport matplotlib.pyplot as pltdef create_ciyun():	text = ""	with open ("news_title.txt", encoding="utf-8") as fo:		text = fo.read()	split_list = jieba.lcut(text)	final_text = " ".join(split_list)	stopwords= ["的", "是", "了"]	# Windows 系统的 font_path 替换为'C:\Windows\Fonts\STZHONGS.ttf'	wc = wordcloud.WordCloud(font_path = r"C:\Windows\Fonts\STZHONGS.TTF", width=1000, height=700, background_color="white",max_words=100,stopwords = stopwords)	wc.generate(final_text)	plt.imshow(wc)	plt.axis("off")	plt.show()

然后，在 main 函数中调用：

def main():	filename = "tips1.html"	doc = create_doc_from_filename(filename)	parse(doc)	create_ciyun()

为了方便阅读，这里我也把整合好的代码放出来：

# -*- coding: utf-8 -*-# @Author: AI悦创# @Date:   2021-09-15 22:15:30# @Last Modified by:   aiyc# @Last Modified time: 2021-09-15 23:21:44import jiebaimport wordcloudimport matplotlib.pyplot as pltfrom bs4 import BeautifulSoup# 输入参数为要分析的 html 文件名，返回值为对应的 BeautifulSoup 对象def create_doc_from_filename(filename):	with open(filename, "r", encoding='utf-8')as f:		html_content = f.read()	doc = BeautifulSoup(html_content, "lxml")	return docdef parse(doc):	post_list = doc.find_all("div",class_="post-info")	result = []	for post in post_list:		link = post.find_all("a")[1]		result.append(link.text.strip())	result_str="\n".join(result)	with open("news_title.txt", "w", encoding='utf-8') as fo:		fo.write(result_str)def create_ciyun():	text = ""	with open ("news_title.txt", encoding="utf-8") as fo:		text = fo.read()	split_list = jieba.lcut(text)	final_text = " ".join(split_list)	stopwords= ["的", "是", "了"]	# Windows 系统的 font_path 替换为'C:\Windows\Fonts\STZHONGS.ttf'	wc = wordcloud.WordCloud(font_path = r"C:\Windows\Fonts\STZHONGS.TTF", width=1000, height=700, background_color="white",max_words=100,stopwords = stopwords)	wc.generate(final_text)	plt.imshow(wc)	plt.axis("off")	plt.show()def main():	filename = "tips1.html"	doc = create_doc_from_filename(filename)	parse(doc)	create_ciyun()if __name__ == '__main__':	main()

不过还是建议阅读源代码文件，源代码文件我此片段最后会放出来。

输出结果如下：

如果你想生成自己的词云，首先你需要想清楚你的数据来源，一般是一个网页或者一个文本文件。

• 如果是网页的话可以首先保存到本地，提取文本，之后就可以进行代码替换来生成了。（对于网页文件，需要自行提取文本咯，实在不会就把网页的文件的内容，复制出来。保存成 .txt 格式文件。
• 如果是文本，直接复制在 text，再执行下文即可。）

我们代码模板，实际是下面这个模板：

def create_ciyun():	text = ""	with open ("news_title.txt", encoding="utf-8") as fo:		text = fo.read()	split_list = jieba.lcut(text)	final_text = " ".join(split_list)	stopwords= ["的", "是", "了"]	# Windows 系统的 font_path 替换为'C:\Windows\Fonts\STZHONGS.ttf'	wc = wordcloud.WordCloud(font_path = r"C:\Windows\Fonts\STZHONGS.TTF", width=1000, height=700, background_color="white",max_words=100,stopwords = stopwords)	wc.generate(final_text)	plt.imshow(wc)	plt.axis("off")	plt.show()

替换说明：

1. 替换为你准备的网页或者文本文件的文件名。

PS：上面的模板生成的词语适合非专业的使用，毕竟如果要较真的话，还是很糙的。

代码：https://github.com/AndersonHJB/AIYC_DATA/tree/main/02-玩转图表，实现数据可视化/2.2%20从文本文件中生成词云