云词图是一种可视化的文本数据表示方法，它可以帮助我们更好地理解文本中词汇之间的关系，在Python中，我们可以使用networkx和wordcloud库来制作云词图，以下是详细的技术教学：

1、安装所需库

我们需要安装networkx和wordcloud库，在命令行中输入以下命令进行安装：

pip install networkx
pip install wordcloud

2、准备文本数据

我们需要准备一份文本数据作为云词图的数据源，这里我们以莎士比亚的《罗密欧与朱丽叶》为例：

with open("romeo_and_juliet.txt", "r", encoding="utf8") as f:
    text = f.read()

3、分词处理

接下来，我们需要对文本进行分词处理，这里我们使用jieba库进行分词：

pip install jieba

import jieba
words = jieba.cut(text)
word_list = list(words)

4、生成词频字典

我们需要统计每个词出现的频率，以便后续生成云词图，这里我们使用collections库中的Counter类：

from collections import Counter
word_freq = Counter(word_list)

5、生成云词图

现在我们可以生成云词图了，我们需要安装wordcloud库的依赖项：

pip install matplotlib pillow scipy numpy Pillow

我们使用wordcloud库生成云词图：

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
设置词云图参数
wc = WordCloud(font_path="simhei.ttf", background_color="white", width=800, height=600, max_words=100, max_font_size=100)
wc.generate_from_frequencies(word_freq)
显示云词图
plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()

以上代码将生成一张包含莎士比亚《罗密欧与朱丽叶》文本数据的云词图，你可以根据自己的需求修改代码，以适应其他文本数据和参数。

通过以上步骤，我们可以使用Python制作云词图，安装networkx、wordcloud和相关依赖库；准备文本数据并进行分词处理；接着，生成词频字典；使用wordcloud库生成云词图并显示，希望这个教程能帮助你掌握如何用Python制作云词图。