词云图做法如下：
1.第一种方法：借助在线工具，也就是在网页上就能完成词云图的制作和输出。目前支持在线制作词云图的网站有：WordArt、Wordiout、微词云、易词云、美寄词云等；
2.第二种方法：直接使用有词云图制作功能的软件，比如：FineBI、Tableau、SmartBI、BDP等，词云图只是这些软件的一个小功能；
Matlab是一种用于科学计算和数据分析的编程语言，通常不是用来生成词云图的主要工具。词云图通常用于展示文本数据中频繁出现的词汇，并以词汇的频率和大小来表示它们在文本中的重要性。
在Matlab中，虽然没有专门用于生成词云图的内置函数，但您可以使用Matlab的图形绘制功能和文本处理函数来自定义生成词云图。以下是一个简单的步骤：
获取文本数据：从外部文本文件、数据库或其他数据源获取文本数据，这将是生成词云图的原始数据。
文本处理：使用Matlab的文本处理函数，例如textscan、regexp和strsplit等，对文本数据进行处理，例如去除停用词、分词等。
词频统计：使用Matlab的计算功能，例如histcounts和unique等，对处理后的文本数据进行词频统计，得到每个词汇的频率信息。
图形绘制：使用Matlab的图形绘制函数，例如scatter、text和annotation等，根据词频信息和自定义的形状，绘制词云图。
需要注意的是，相对于其他专门用于生成词云图的工具，如Python中的WordCloud库或R中的wordcloud包，使用Matlab生成词云图可能需要更多的编程和图形绘制知识，并且可能需要手动处理文本数据和自定义词云图的形状。
我们经常会在视频中看到一些动态曲线图，用来对比不同数据的变化趋势。
今天我们就来讲讲如何通过Python的Matplotlib库来制作这样的动态曲线图。
效果预览
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01.引言动态曲线图不同于动态气泡图，它可以查看部分指标在一段时间内的变化趋势，本期推文将推出动态曲线图的Matplotlib绘制过程，核心过程为折线图和散点图的绘制，详细过程如下：
02.数据处理由于需要查某些指标随时间的变化趋势，可将数据处理成如下形式（部分）：
图表中的china、usa、japan等变量可以结合自己的实际需求进行更改，而time列则是时间变化。上述数据为本次绘制动态曲线图所需数据，即从gapminder网站下载的平均个人收入（Incomeperperson）数据整理而成，处理代码主要如下：
这里eq(nation)操作为提取自己所需数据，最后通过pandas的concat()操纵进行提取数据合并即可。
03.数据可视化动态图表的绘制主要在于折线图和散点图的绘制，我们采用的依旧还是面向对象式绘图方式，这里建议绘制较为复杂的图表时多采用此方法进行绘制。完整绘图过程如下：
绘图的核心代码（以china为例）主要在第16-24行，详细解释如下：
idx=data_test.time
折线图：
ax.plot(idx，data_test['china']，color='#FF5872'，lw=4)#折线图
其中，x和y参数分别设置为数据的time列和china列，color和线宽lw属性则是为了美化折线图。
散点图：
ax.scatter(idx.tolist()[-1]，data_test['china'].tolist()[-1]，color='#FF5872'，edgecolor='black'，s=280，lw=2.5，zorder=4)#散点图
散点图的绘制则需知道我们只需要绘制最后一个散点，即获取最后一个数据，因此scatter的x，y均有[-1]的索引，当然，我们需在之前使用tolist()方法转变成数据列表形式，填充颜色color、散点边框颜色edgecolor、散点大小s、和线宽lw均可根据自己需要进行定制化设置。这里需要注意的是zorder属性的设置，这里设置zorder=4，表示散点图绘制在折线图之后，即散点图压在折线图之上，使绘图更加美观。
文本（国家名）：
ax.text(idx.tolist()[-1]+5，data_test['china'].tolist()[-1]-250，'china'，size=15，c='#FF5872'，va='top'，ha='left'，fontweight='bold')#国家名
这里的x和y属性则是根据实际情况进行慢慢调试，其他的属性则是美化图表使用。
文本（数值）：
ax.text(idx.tolist()[-1]+5，data_test['china'].tolist()[-1]-250，'china'，size=15，c='#FF5872'，va='top'，ha='left'，fontweight='bold')#国家名
由于数据较大，这里
':{:，.0f}'.format(data_test['china'].tolist()[-1])对文本进行格式化操作，其他属性则根据自己需求进行设置即可。
部分详细解释如下：
第77-84行则是添加位置固定的文本内容，设置transform=ax.transAxes则使文本位置不随数据变化而变动。这里需要指出的是，一般的绘图过程，固定文本一般都是在图表的刻度、轴等属性设置结束后再进行添加，这点则需要注意，好的绘图习惯可以大大减少绘图时间哦
第66-71行则是自定义y轴的刻度比例范围，由于，较早年份的数据较为集中，使图表绘制集中在一块，影响美观，特经此过程进行设置，而这也是matplotlib3.1版本新添加的内容。
第53行使用ax.axvline()为动态图表添加一条推进线。
第54-64行则是对图表刻度、轴脊等属性进设置。
第86行ax.set_axisbelow(True)设置网格线等属性位于图表图层之下。
下面给出一年份数据绘制的曲线图结果：
备注：要想生成这种暗黑背景风格的图表，则可通过以下设置完成：
#设置画布figure颜色plt.figure(facecolor='#1D1E23'，edgecolor='#1D1E23')#对Axis进行背景颜色设置ax.set_facecolor('#373E4B')
04.总结Matplotlib绘制动态曲线图较动态气泡图而言，绘制过程较为简单，主要就是折线图和散点图的配合使用，其他的就是图表属性的定制化设置了，个人能力有限，发现错误的同学可以留言告知哈~~
作者：宁俊骐
来源：DataCharm
Crossin的第2本书《码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析》已经上市了。
【教程】:python
【答疑】:666
