Layout 实现类似Wordle的词云的算法 上下文 看看Wordle： 它比我见过的任何其他单词云生成器都好看 注意：源代码不可用-请阅读常见问题解答： 我的问题 有没有一种算法可以实现Wordle的功能 如果没有，有哪些替代方案可以产生类似的输出 我为什么这么问 只是好奇 想学

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查看“云可视化”一词。不像wordle.net那么花哨，但添加到您的站点非常容易。

我是wordle的创建者。以下是Wordle的实际工作原理：

数一数单词，扔掉枯燥的单词，然后按数字降序排序。将前N个单词保留一些N。为每个单词指定与其计数成比例的字体大小。使用Java2D API为每个单词生成Java2D形状

每个单词“想要”在某个地方，例如“在垂直中心的某个随机x位置”。按频率降序，对每个单词执行以下操作：

place the word where it wants to be
while it intersects any of the previously placed words
    move it one step along an ever-increasing spiral

就这样。难的部分在于有效地进行交叉点测试，为此我使用了最后一次命中缓存、层次边界框和四叉树空间索引（所有这些都可以通过勤奋的谷歌搜索了解更多）

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编辑：正如Reto Aebersold所指出的，现在有一本书的章节，免费提供，涵盖了同样的领域：

我已经实现了Jonathan Feinberg使用python创建标记云的算法。它远离wordle.net的美丽云彩，但它给你一个如何做到这一点的想法

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你可以找到这个项目。

我正在开发一个用于制作单词云的处理库。它深受Wordle的影响，并通过与上面链接的相同PDF aeby通知。它为您处理碰撞检测，并让您专注于您希望单词的布局、颜色、旋转等方式。

我这里有一个标记云生成器，我称之为Disorganizer：）

来源 和 和 你可以把它放在你的博客，个人资料等，周围有一个小包装。它大量使用C#4.0和System.Drawing命名空间

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我之所以创建它，是因为使用其他云生成器，您无法单击标记进行导航，也无法创建悬停动画来显示它们是可单击的。因为在HTML中显示悬停动画对我来说是必要的（我正在使用覆盖的、绝对定位的

，但它是不完整的，并且位于一个不完整的站点中。如果有人想提供帮助，请与我联系，我会尽快将其分离出来。
我正在寻找一种类似于wordle的可视化，它允许指定与其他数据相关的字符串的颜色、初始位置和大小，例如由于文本中的相关性-没有找到任何东西，但由于我在这里找到的信息（特别是Jonathan的解释和aeby的链接），我终于可以实现“”，它与wordle比较接近（至少我认为是这样…），并提供了我想要的功能

它是用SWT和JFace实现的，我尝试将其集成到JFace的MVC模型中，这样您就可以设置内容和标签提供者来修改云的布局，并将其添加到其他Eclipse插件或RCP应用程序中。您还可以修改字符串初始位置的计算方式，以便在cl中使用它并不困难uster visualization或其他。它在某些方面仍然缺乏文档记录和限制（我在几个小时前完成了初始上传，因此可能仍然有点问题），但如果您感兴趣，这里有链接：

这里有一个指向一些创建的云的链接，以防您想要快速印象：

干杯，
Stephan
在这里可以看到我对Wordle-like云的实现。
它使用相同的螺旋算法和四叉树数据结构


或

我创建了一个Silverlight组件，它使用Jonathan在这里建议的算法。源代码和示例项目都可以在我的博客上找到：



My cloud允许您根据不同的权重对单词进行颜色和大小调整，它支持单词选择（从坐标）和选定的单词高亮显示。源代码可供您根据需要使用

这里有一个非常好的javascript，来自Jason Davies，它使用d3。你甚至可以使用webfonts

演示：

Github：
狮子与羔羊是一款开源的iOS应用程序，它使用精选圣经中最常用的单词创建单词云

它基于Jonathan Feinberg描述的算法。命中测试确实使用四叉树，但边界框基于字形的边界矩形。我想将字形分解为许多较小的边界矩形，以便在字形的边界框中放置单词

GitHub：

这里是另一个端到端的Python 3中wordle的实现主要基于Jonathan Feinberg的初始大纲（四叉树、螺旋等）

代码（注释，带有详细的自述文件）在此免费提供，这是使用代码创建的示例wordle

Tim Dream制作了一个非常不错的小JavaScript库：


它可以在画布上创建一个词云，或者使用HTML标记创建一个词云，并提供许多选项来修改结果。它非常接近wordle的输出。
我已经实现了一个用Julia语言命名的词云生成器。可以找到关于其算法的简要说明。

与大多数其他实现不同，我基于梯度优化设计了它。这是一种非贪婪算法，在该算法中，单词定位后可以进一步移动。这意味着不需要收缩单词，因此在调整过程中可以保持单词大小不变。通过此实现，我们还可以做一些类似这样的花式工作：



“勤奋的谷歌搜索”。喜欢：）更多信息