我正在研究WordCram，一个用于制作词云的处理库。它受到Wordle的很大影响，并被上面链接的相同的PDF aeby告知。它为你处理碰撞检测，让你专注于你想要的文字布局，颜色，旋转等。

我正在寻找一个类似文字的可视化，它可以分配与其他数据相关的字符串的颜色，初始位置和大小，例如文本中的相关性-没有找到任何东西，但多亏了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“Cloudio”，它相对接近wordle(至少我是这样认为的…)，并提供了我正在寻找的功能。

It is implemented with SWT and JFace, and I tried to integrate it into the MVC-model of JFace, such that you can set content- and label-providers to modify the layout of a cloud and add it to other Eclipse-plugins or RCP apps. You can also modify the way the initial position of a string is calculated, such that is not difficult to use it for cluster visualization or else. It is still poorly documented and limited in some ways (and I did the initial upload a few hours ago, so it might still be a bit buggy), but if you're interested, here's the link:

如果你想快速了解一些云，这里有一个链接:https://github.com/sschwieb/Cloudio/wiki/Example-Clouds

干杯, 斯蒂芬

这里看到我像云一样实现Wordle。 它使用相同的螺旋算法和四叉树数据结构。

http://sourcecodecloud.codeplex.com

or

http://www.codeproject.com/Articles/224231/Word-Cloud-Tag-Cloud-Generator-Control-for-NET-Win

我有一个标签云生成器在这里，我称之为Disorganizer:)

TagCloudService来源 还有剃须刀的价格控制 以及用于测试的WinForm 你可以把它放在你的博客，个人资料等，用一个小包装它。它使用c# 4.0 & System。大量绘制命名空间。

我创建它是因为使用其他云生成器，你不能点击标签导航，也不能创建悬停动画，以显示它们是可点击的。因为在HTML中显示悬停动画对我来说是必要的(我用覆盖，绝对定位<a>标签来做这个)，我没有开发任何角度的单词显示-它们要么垂直要么水平。

警告:上面的链接可能会在几个月内失效，我计划慢慢地把它从周围的项目解开到一个单独的项目中。

您可以在这篇示例博客文章中看到一个工作演示，但它是不完整的，并且位于一个不完整的站点中。如果有人想投稿，请联系我，我会尽快把它分开。

我正在研究WordCram，一个用于制作词云的处理库。它受到Wordle的很大影响，并被上面链接的相同的PDF aeby告知。它为你处理碰撞检测，让你专注于你想要的文字布局，颜色，旋转等。

I've implemented a word cloud generator called WordCloud.jl in Julia language. A brief description about its algorithm can be found here. Unlike most other implementations, I designed it based on gradient optimization. It’s a non-greedy algorithm in which words can be further moved after they are positioned. Thus the size of the words and the shape and size of the background mask can be kept unchanged in the generation process. This makes the outputs more accurate and easy to customize. Furthermore, we can also generate some fancy outputs like these: Comparison of Obama's and Trump's inaugural address and Wikipedia: Julia