现在你也可以在 R语言 中绘制多样的词云了。 wordcloud2 是基于 wordcloud2.js 封装的一个R包，使用HTML5的canvas绘制。浏览器的可视化具有动态和交互效果，相对于曾经的R包worldcoud，
wordcloud2还支持任意形状的词云绘制，这也是我一直想要寻求的特性。
安装&示例
从github安装wordcloud2包: if (!require(devtools)) install.packages("devtools") devtools::install_github('lchiffon/wordcloud2')
包内含有两份data.frame格式的词频数据：英文版的 demoFreq 和中文版的 demoFreqC ，使用 wordcloud2 直接绘制即可。若需要绘制自己的词频数据，只需构造一个类似的数据框即可，第一列代表词语，第二列存贮相应的词频。 library(wordcloud2) wordcloud2(demoFreqC) wordcloud2(demoFreq) ## 一个粗糙的例子 # df = data.frame(letters, rpois(26, 20)) # wordcloud2(df)

定制颜色
这里的颜色包括背景色和词语颜色，分别对应 backgroundColor 和 color 两个参数。这两个参数可以接受CSS认可的任意的参数值，如’red’,’blue’或者’rgb(0,0,0)’以及十六进制的’#ff2fe9’等。
另外 color 参数有更多可接受的参数： 内置的随机色生成方案: random-light 和 random-dark ，在javasript里定制了相应的随机函数 javasript回调函数: 用js撰写任意的颜色生成函数，如 js_color_fun = "function (word, weight) { return (weight > 2000) '#f02222' : '#c09292'; }" wordcloud2(demoFreqC, color = htmlwidgets::JS(js_color_fun), backgroundColor = 'black')
此处需要使用 htmlwidgets 的 JS 函数把字符形式的参数值解析成js函数。 R中的函数向量: js回调函数想必让很多纯R语言用户懵逼，最简单的方式是传入一个定制后的颜色向量。 wordcloud2(demoFreqC, color = ifelse(demoFreqC[, 2] > 2000, '#f02222', '#c09292') 这行代码R语言函数代替了js回调函数，效果相同。
定制形状
学会定义颜色可以让你的词云时黄时紫，却不能像马像牛又像羊。变形最简单的方式就是定义 shape 参数，如 wordcloud2(demoFreqC,shape='star') 。还支持’diamond’,’cardioid’等参数(都是在js脚本中预定义好的对应的函数)，更多请看函数帮助文档。
内置的几个参数并不十分有趣，完全的自定义才亦可赛艇。 wordcloud2 允许你传入一张图片，把词云填充在图中的黑色区域。这样，找到一头牛和一匹马，你的云就可以变换了。 wordcloud2(demoFreqC, figPath='~/Desktop/niu.jpg') wordcloud2(demoFreqC, figPath='~/Desktop/ma.jpg')

代码中所需的图片都可以在上图截取，这里就不放了。另外，如果想画成字符形状，你可能需要先画出字符，再使用wordcloud2函数绘制。贴心的作者郎老师早已定制好了相应的接口 letterCloud 函数，试试运行 letterCloud(demoFreqC, word = 'R') 。
该函数背后的逻辑如上所述，先画出图片再传入figPath参数。到这里，不禁想起cos一篇文章： showtext：字体，好玩的字体和好玩的图形 ，文中使用showtext包调用神奇的字体画出好玩的图形。此处也可以如法炮制，下载 wmpeople1.TTF 字体绘制出男人和女人的图案，再调用wordcloud2绘制相应形状的词云。 library(showtext) library(Cairo) link = "http://img.dafont.com/dl/f=wm_people_1"; download.file(link, "wmpeople1.zip", mode = "wb"); unzip("wmpeople1.zip"); font.add("wmpeople1", "wmpeople1.TTF"); plot_shape <- function(filename, char){ CairoPNG(filename, 500, 400) showtext.begin(); plot.new() offset = par(mar = par()$mar) op = par(mar = c(0,0,0,0)) text(0.6, 0.5, char, family='wmpeople1', cex=32) par(offset) showtext.end(); dev.off(); } plot_shape('female.png', 'u') plot_shape('male.png', 'p')
接下来在淘宝首页搜索’男’和’女’两个关键词。对搜索结果的网页做处理，分词和词频统计。计算TF-IDF指标并用词云展示。绘制词云的数据应当是长尾分布的，即大量低频词和少数高频词。高频词刻画特点，低频词填充剩余位置，达到醒目和美观的效果。因此处理过程中对TF-IDF为0或者缺失的值都填充为1，以便让这些低频词显示出来。 library(jiebaR) readChineseWords <- function (path) { # 读取网页或文件 去除标点和英文 rawstring = readLines(path) rawstring = paste0(rawstring, collapse = ' ') s = gsub('w', '', rawstring, perl=TRUE) s = gsub('[[:punct:]]', ' ', s) return(s) } # 淘宝首页搜索'男'和'女'对应的网页链接 male_link = 'https://s.taobao.com/searchq=%E7%94%B7&search_type=item&sourceId=tb.index' female_link = 'https://s.taobao.com/searchq=%E5%A5%B3&search_type=item&sourceId=tb.index' male_str = readChineseWords(male_link) female_str = readChineseWords(female_link) # 分词 -> 计算tf-idf cc = worker() new_user_word(cc,'打底裤','ddk') male_words = cc[male_str] female_words = cc[female_str] idf = get_idf(list(male_words, female_words)) get_tf_idf <- function(words){ words_freq = table(words) df = data.frame(name=names(words_freq), freq=as.numeric(words_freq)) df = merge(df, idf, all.x = TRUE) wc_df = data.frame(words=df$name, freq=ceiling(df$count * df$freq * 10)) # 缺失和0值替换成1 wc_df$freq[wc_df$freq == 0 | is.na(wc_df$freq)] = 1 return(wc_df) } # 绘制词云 male_df = get_tf_idf(male_words) female_df = get_tf_idf(female_words) wordcloud2(male_df, figPath = 'male.png', backgroundColor = 'black', color = 'random-light') wordcloud2(female_df, figPath = 'female.png', backgroundColor = 'black', color = 'random-light')

男士的搜索结果主要是“海澜”，“健详”和“牧之逸”的品牌信息(后俩还真没听过…)，“棉质”和“衬衣”等，以及臭男人要“防臭”。右中图的“打底裤”，“防走光”和“防晒”，“防水”，主题十分明确，又是一年夏季，女孩的短裙飞扬在街上的每个角落，凉爽的同时也要注意防狼防天气。
交互
默认生成的词云是自带交互效果的。鼠标悬浮某个词上会显示相应的词频，这是内置的js回调函数效果。可以自编js函数覆盖，比如下边的代码传入一个空函数，画出的词云就没有交互效果了。 hoverFunction = htmlwidgets::JS("function hover() {}") wordcloud2(demoFreq,hoverFunction = hoverFunction)
这一部分就是纯粹的js了，有能力或有兴趣想要做些不一样效果的，可以瞅瞅源代码中的 hover.js 。
结语
最后，想要更多的细节调试可以参见 wordcloud2 作者的介绍以及 wordcloud2.js的API文档 。
感谢wordcloud2作者 郎大为老师 和wordcloud2.js的作者 timdream 。有兴趣和有能力的朋友可以读读源代码，开开脑洞做些改进，如提升下绘图速度(改进wordcloud2.js的算法)，组合多个词云等。 作者：杜亚磊
链接：http://yalei.name/
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