词云图是根据词出现的频率生成词云，词的字体大小表现了其频率大小。

用wc.generate(text)直接生成词频的方法使用很多，所以不再赘述。

但是对于根据generate_from_frequencies()给定词频如何画词云图的资料找了很久，下面只讲这种方法。

generate_from_frequencies适用于我已知词及其对应的词频是多少，不需要自动生成的情况下。

官方文档说generate_from_frequencies函数的参数是array of tuple，但是我试了很久都不行，最后发现居然应该是dict 字典形式！

即形如：{ word1: fre1, word2: fre2,  word3: fre3,......,  wordn: fren }

注意词云wordcloud的中文显示，需要特殊处理，在网上看了不少是说加字体路径之类的方法我试了都不行，最后只好采用改变编码的形式才解决好Σ(っ°Д°;)っ：

( • ̀ω•́ )✧还有，示例词云的轮廓背景图由back.jpg给出，如下图：

1、price.csv

第一列是城市名，第二列是词频数值，

csv文件本质上就是以逗号（，）分隔开的txt文件，所以用excel打开形式为：

可参考Windows下安装Python、matplotlib包 及相关https://blog.csdn.net/mikasa3/article/details/78942650 

1、numpy

2、pandas

3、wordcloud

4、matplotlib

如下：

1、词云图