WordCloud(词云图) from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Page, WordCloud from pyecharts.globals import SymbolType words = [ ("Sam S Club", 10000), ("Macys", 6181), ("Amy Schumer", 4386), ("Jurass

注意,本篇内容根据我老师布置的数据分析作业展开.请勿抄袭,后果自负! 前情提要 编写这篇文章是为了记录自己是如何分析地震数据集,使用模块,克服一系列 \(bug\) 的过程.如果你是 \(python\) 小白,那么这篇文章很适合你.如果你初入数据分析,那么恭喜你,你发现了"宝藏".阅读栏目时建议不

wordcloud官方文档: http://amueller.github.io/word_cloud/generated/wordcloud.WordCloud.html#wordcloud.WordCloud 英文直接用wordcloud就可以,如果是中文需要进行分词,我用了jieba分词,jieba分词处理中文可参考:https://github.com/fxsjy/jieba 实例: from wordcloud import WordCloud %matplotlib inline i

1.安装wordcloud: 适用于无法使用pip install wordcloud安装的情况: 据python和windows 版本 到https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 下载对应的whl文件 下载:wordcloud‑1.6.0‑cp37‑cp37m‑win32.whl cmd下进入下载文件目录: 执行:pip install wordcloud‑1.6.0‑cp37‑cp37m‑win32.whl 2.安装jieba

Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化.pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.实际上就是 Echarts 与 Python 的对接. 安装 pip install pyecharts 一.柱形图(条形图) 柱形图简明.醒目,是一种常用的统计图形.以下生成的图都可以点击 html 文件打开,点击图形右边下载按钮可以下载到本地. from pyecharts import Bar bar = Bar("成绩柱形图", "

上个星期五(16/11/18)去看了冯小刚的最新电影<我不是潘金莲>,电影很长,有点黑色幽默.看完之后我就去知乎,豆瓣电影等看看大家对于这部电影的评价.果然这是一部很有争议的电影,无论是在知乎还是豆瓣,大家对这部电影褒贬不一,有的说拍的好,寓意深刻,具有很强的现实讽刺意味,也有的说故作矫情,是一部烂片.大家众说纷纭,那么这部电影到底怎么样呢?我想还是用事实说话比较好.我想到最近刚好我学习了一段时间的爬虫了,也知道词云可以形象地反映词语分布.所以我决定亲自动手对<我不是潘金莲>制作一

python wordcloud 对电影<我不是潘金莲>制作词云 上个星期五(16/11/18)去看了冯小刚的最新电影<我不是潘金莲>,电影很长,有点黑色幽默.看完之后我就去知乎,豆瓣电影等看看大家对于这部电影的评价.果然这是一部很有争议的电影,无论是在知乎还是豆瓣,大家对这部电影褒贬不一,有的说拍的好,寓意深刻,具有很强的现实讽刺意味,也有的说故作矫情,是一部烂片.大家众说纷纭,那么这部电影到底怎么样呢?我想还是用事实说话比较好.我想到最近刚好我学习了一段时间的爬虫了,也知道词云

安装 pyecharts 兼容 Python2 和 Python3.目前版本为 0.1.2 pip install pyecharts 入门 首先开始来绘制你的第一个图表 from pyecharts import Bar bar = Bar("我的第一个图表", "这里是副标题") bar.add(, , , , , ]) bar.show_config() bar.render() Tip: 可以按右边的下载按钮将图片下载到本地 add() 主要方法,用于添加图

导入类库 from pyecharts import Pie, Bar, Gauge, EffectScatter, WordCloud, Map, Grid, Line, Timeline import random make_point:标注,类似于matplotlib的text is_stack:堆叠,将同一图表中的不同图像堆叠显示 is_label_show:显示每个数据的标注 is_datazoom_show:数据缩放显示 地图 value = [120, 110] attr = [u

什么是pyecharts? pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库. echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化.pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.实际上就是 Echarts 与 Python 的对接. 使用 pyecharts 可以生成独立的网页,也可以在 flask , Django 中集成使用. pyecharts包含的图表 Bar(柱状图/条形图) Bar3D(3D 柱状图) Boxplot(箱形图) E

画词云首先需要安装wordcloud(生成词云)和jieba(中文分词). 先来说说wordcloud的安装吧,真是一波三折.首先用pip install wordcloud出现错误,说需要安装Visual C++ 14.0.折腾半天安装好Visual C++后,还是不行,按网上指点,下载第三方包安装(https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud).安装是成功了,可是在anaconda里导入的时候又出现了问题,说是"no module

1,下载 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 2,安装 (window环境安装) 找的下载文件的路径 安装 pip install wordcloud-1.3.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl 3,验证是否安装成功 添加英文数据的文件,比如我的是testfile.txt 文件内容为英文,比如 Devouring Time, blunt thou the lion's paws, And make the

一.各库功能说明 pdfminer----用于读取pdf文件的内容,python3安装pdfminer3k jieba----用于中文分词 wordcloud----用于生成词云 matplotlib----用于将词云可视化 这几个库的顺序也对应程序的顺序: 生使用pdfminer读取pdf文件的内容,然后使用jieba对内容进行中文分词,再然后使用wordcloud基于分词生成词云,最后使用matplotlib将词云可视化 二.程序源码 from urllib.request import u

先来个最简单的: # 查找列表中出现次数最多的值 ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 1, 2, 1, 1] ls = ["呵呵", "呵呵", "呵呵", "哈哈", "哈哈", "拉拉"] y = max(set(ls), key=ls.count) print(y) 一.字频统计: ( collections 库) 2017-10-27 这个库是python

1. 词云简介 词云,又称文字云.标签云,是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现,形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片,从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思.常见于博客.微博.文章分析等. 除了网上现成的Wordle.Tagxedo.Tagul.Tagcrowd等词云制作工具,在python中也可以用wordcloud包比较轻松地实现(官网.github项目): from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pypl

知识内容: 1.jieba库的使用 2.wordcloud库的使用 参考资料: https://github.com/fxsjy/jieba https://blog.csdn.net/fontthrone/article/details/72775865 一.jieba库的使用 1.jieba库介绍 jieba是优秀的中文分词第三方库,使用pip安装后可以使用其来对中文文本进行分词 特点: 支持三种分词模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析,单词无冗余: 全模式,把句子中所有的

Python3:pyecharts数据可视化插件 一.简介 pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库. Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库.主要用于数据可视化. 二.安装 pip install pyecharts 在线安装不成功,采用离线插件whl安装: (1)下载:pyecharts-0.1.9.4-py2.py3-none-any.whl (2)然后进入到所咋的文件夹,执行安装命令: D:\whl>pip install pyecharts-0.1.

由于需要在项目中展示数据,查了查资料发现,pyecharts模块在网页数据展示方面有很大优势,所以就学了点pyechas 参考博客:Python:数据可视化pyecharts的使用 - JYRoy - 博客园  http://www.cnblogs.com/jyroy/p/9446486.html python可视化pyecharts - ting_163的博客 - CSDN博客  https://blog.csdn.net/ting_163/article/details/80896419?u

环境及模块: Win7 64位 Python 3.6.4 WordCloud 1.5.0 Pillow 5.0.0 Jieba 0.39 目标: 绘制安徽省2018年某些科技项目的词云,直观展示热点. 思路: 先提取项目的名称,再用Jieba分词后提取词汇:过滤掉“研发”.“系列”等无意义的词:最后用WordCloud 绘制词云. 扩展: 词云默认是矩形的,本代码采用图片作为蒙版,产生异形词云图.这里用的图片是安徽省地图. 秘笈: 用网上的常规方法绘制的词云,字体有点模糊,秘笈在最后点明. 本文

一.wordcloud是什么 词云,在一段文本中提取关键词进行扁平化的展示,更能吸引目标客户的眼球. 市面上有很多在线生成词云的工具,本文以Python中的第三方库wordcloud为例讲解如何自动生成词云图 二.在python3环境中安装 1. 使用conda install wordcloud或者pip install wordcloud安装,此方法可能会报错或者安装失败 2. 下载whl安装,https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordc