什么是云词
词云，也称为文本云或标签云。在词云图片制作中，一般我们规定特定文本词在文本数据源中出现的次数越多，说明该词越重要，其在词云中所占区域也就越大。词云可以利用常见的几何图形，或者其他不规则的图片素材形状来作为界限。词云不仅可以应用在企业数据分析上，还可以应用到媒体营销或者平面设计当中。
大概长这样：
快速实现
要实现词云，首先肯定是要获取词组和权重，然后再根据数据进行可视化的展示。
分词
手动输入比较麻烦，一般根据句子进行分词，然后按照词语出现的次数计算权重。
这里推荐用【讯飞关键词提取API】，有免费的额度，类似的云平台基本上都有这类API。
https://www.xfyun.cn/doc/nlp/keyword-extraction/API.html
如果不想用云API，也可以用开源分词库，这里推荐jieba
https://github.com/fxsjy/jieba
可视化
直接用轮子：
https://github.com/timdream/wordcloud2.js
如果是基于echart，可以以扩展形式引入：
https://github.com/ecomfe/echarts-wordcloud
实现原理
这里主要分析wordcloud2.js的源码，简要说明。
假设我们要将一个不带旋转的词放入canvas中，如下图所示：
注：canvas坐标系Y轴是向下的。
1、canvas其实被切成了许多小方块（如例图所示），默认方块大小为16px，不小于4px，方格越大，间距越大。
2、初始化grid = [];用来判断方块中能否放置元素。
3、getTextInfo方法中，创建了一个新的fcanvas，通过measureText测量出词组宽度，为了防止文字被切，实际的fcanvas是大于测量的宽度的，如例图中黄色方框与绿色方框的关系。
fctx.fillText(word, fillTextOffsetX * mu, (fillTextOffsetY + fontSize * 0.5) * mu);
注意：这里为什么fillTextOffsetY要加上fontSize？
默认情况下fillText的字体是左下角在坐标点的，所以需要加上fontSize使其满足canvas坐标系。例如：
var c=document.getElementById("myCanvas");
var ctx=c.getContext("2d");
ctx.font="20px Georgia";
ctx.fillText("Hello World!",50,50);
ctx.fillRect(50,50,20,20)
可以看到文字是整个高出了方块的。
4、fcanvas填充完文字之后，通过getImageData获取图片像素信息，然后循环遍历每隔格子的每个像素，判断像素alpha是否有值，有则判断文字bounds边界（例图绿色方框），继续循环下一个格子。
其中，bounds的值为【小y，大x，大y，小x】，通过这4个值，就可以得出边界坐标和宽高。
左上：【小x，小y】
右上：【大x，小y】
左下：【小x，大y】
右下：【大x，大y】
宽：大x-小x
高：大y-小y
注意：imageData[((gy * g + y) * width + (gx * g + x)) * 4 + 3]
getImageData() 方法返回 ImageData 对象，该对象拷贝了画布指定矩形的像素数据。
对于 ImageData 对象中的每个像素，都存在着四方面的信息，即 RGBA 值：
R - 红色 (0-255)
G - 绿色 (0-255)
B - 蓝色 (0-255)
A - alpha 通道 (0-255; 0 是透明的，255 是完全可见的)
color/alpha 以数组形式存在，并存储于 ImageData 对象的 data 属性中。
这里乘以4是因为每个像素占4个下标，加3是为了获取alpha值。
5、从中心点位置到半径范围内遍历，结合计算出的文字信息判断格子是否被占用，没被占用则填充文字，更新格子的值，直到放不下或放完为止。
红色部分即为被“占领”的方格。
6、图案遮罩如何实现的？
我们可以通过上传图片，实现图片遮罩，白色部分将会被忽略，文字将被填充到黑色部分。
还记得grid[]吗？其实我们在上传图片之后，通过getImageData获取图片数据，将白色的部分都标记成了已被占用的状态，所以后续的遍历，只会找到黑色的部分进行填充。