Python是一种广泛使用的高级编程语言，它可以用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。在文本分析领域，Python的词频词云功能非常强大，可以帮助我们更好地理解文本数据。

使用Python进行文本分析一般需要两个模块：jieba和wordcloud。jieba模块是一个中文分词库，可以将文本数据按照中文词汇进行切分，形成一个个词语列表。wordcloud模块则可以根据词语出现的频率，生成一个词云图。

import jieba
from wordcloud import WordCloud
text = "我爱Python编程，Python编程思路清晰，Python编程简单易学"
word_list = jieba.cut(text)
words = " ".join(word_list)
wc = WordCloud(width=800, height=400, background_color="white", font_path="msyh.ttf")
wc.generate(words)
wc.to_file("wordcloud.png")

以上代码将一个字符串切分成了多个词语，并将它们拼接成一个空格分隔的字符串，在使用WordCloud对象生成词云图时，指定了图像大小、背景颜色、字体路径等参数，并将生成的词云图保存为一个png文件。

词云图中，出现频率高的词语会被显示为更大的字体，频率低的词语则会被显示为更小的字体。由于词云图通常不考虑上下文关系，因此某些词语可能会被过多地突出显示。

总之，Python的词频词云是文本分析领域的一个重要工具，可以帮助我们更好地理解文本数据。我们可以根据具体需求，对词云图进行一些常规设置，如调整字体、背景颜色、词语排列方式等，从而获得更加精美、有用的词云图。