R语言调整词云最大字大小

R语言之词云：wordcloud&wordcloud2安装及参数说明

一.wordcloud安装说明 install.packages("wordcloud"); 二.wordcloud2安装说明 install.packages("devtools"); devtools::install_github("lchiffon/wordcloud2",type="source") 错误提示:

R语言进行词云统计分析

R语言进行词云统计分析本文章从爬虫.词频统计.可视化三个方面讲述了R语言的具体应用,欢迎大家共同谈论学习 1.使用 rvest 进行数据的爬取 #如果没有,先安装rvest包 install.packages("rvest") library(rvest) url <- "http://www.sohu.com/a/123426877_479559" #读取数据,规定编码 web <- read_html(url, encoding = "u

R语言︱文本挖掘——词云wordcloud2包

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者看到微信公众号探数寻理中提到郎大为Chiffon老师的wordcloud2,于是尝鲜准备用一下.但是在下载的时候,遇见很多问题,安装问题困扰着... 包中函数本身很好用,很简单,而且图形众多. -------------------------------------------- 一.wordcloud2包的安装官方郎大为老师githu

R语言文本挖掘+词云显示（jiebaR包+wordcloud2包）

利用2018年政府工作报告的例子向大家展示一下R语言如何进行文本挖掘的~用到的包有jiebaR和wordcloud2. 1.安装并加载jiebaR install.packages("jiebaR") library(jiebaR) 2.以2018年政府工作报告为文本,进行分词 (1)首先要将2018年政府工作报告以txt的形式下载到R语言的工作路径中读取文本: text<-readLines("E:/R-3.4.4/bin/workdirection/report.

NLP实现文本分词+在线词云实现工具

实现文本分词+在线词云实现工具词云是NLP中比较简单而且效果较好的一种表达方式,说到可视化,R语言当仍不让,可见R语言︱文本挖掘——词云wordcloud2包当然用代码写词云还是比较费劲的,网上也有一些成型的软件供大家使用. 本节转载于金砖咖啡馆公众号我们词云制作工具是目前非常流行的tagxedo,tagxedo对于英文的分词做的很好(废话,英文单词之间有空格),但是对于中文分词做的不好,于是我们需要用到另外一个在线工具http://life.chacuo.net/convertexpor

R+tmcn笔记︱tmcn包的基本内容以及李舰老师R语言大会展示内容摘录

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- tmcn包目前托管在在R-forge 上开发和发布.下载方式以及Rforge相关链接: install.packages("tmcn", repos = "http://R-Forge.R-project.org") tmcn 包是一个进行中文文本挖掘的R包.包含了中文编码处理.文字操作. 文本挖掘模型和算法的一些

萌新学习Python爬取B站弹幕+R语言分词demo说明

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/11578.html 一.写在前面之前在简书首页看到了Python爬虫的介绍,于是就想着爬取B站弹幕并绘制词云,因此有了这样一个简单的尝试,从搭建环境到跑通demo,不懂语法,不知含义,装好环境,查到API,跑通Demo,就是目标!纯零基础萌新! 关于环境的安装及调试过程中遇到的问题记录请移步二.Python爬取B站弹幕环境说明 windows8.1 x64+python3.6+scrapy1.4 参考文档: scr

d3 词云使用

D3-Cloud是一个开源的词云实现,基于D3.js,使用HTML5 Canvas绘制输出,因为采用异步的方式处理,所以表现性能良好. 项目主页:https://www.jasondavies.com/wordcloud/ 下载地址:https://github.com/jasondavies/d3-cloud 1.首先需要在HTML文件的<head>标签中导入d3.js和d3.layout.cloud.js两个js文件 <!doctype html> <html lang=

使用R语言将微信记录制作成词云（简洁）--情人节奥义

一.导出并读入微信聊天记录参照百度的方法,使用同步助手.安装同步助手--连接手机(安卓苹果均可)--点击"其他功能"--点击微信图标即可进入聊天记录导出界面(非常简单). 导出数据后直接用read.table读入表格命令: dat <- read.table("message.txt",skip=4,header=F,fill=TRUE) #skip跳过前面四行不用的信息:导出时候的信息缺失(语音图片信息等)导致表格不规则,设置fill=TRUE

R系列：分词、去停用词、画词云（词云形状可自定义）

附注:不要问我为什么写这么快,是16年写的. R的优点:免费.界面友好(个人认为没有matlab友好,matlab在我心中就是统计软件中极简主义的代表).小(压缩包就几十M,MATLAB.R2009b的压缩包是1.46G).包多(是真的多,各路好友会经常上传新的包). R的麻烦之处:经常升级,是经常,非常经常,这就导致你在加载一个包之前需要考虑这个包要在R的哪个版本上才能使用,而往往做一件事情都要加载10个包左右,一般比较方便的做法就是先升级到最新版,因为只有小部分的包在新版本上不能用. 言归正

NLP︱词向量经验总结（功能作用、高维可视化、R语言实现、大规模语料、延伸拓展）

R语言由于效率问题,实现自然语言处理的分析会受到一定的影响,如何提高效率以及提升词向量的精度是在当前软件环境下,比较需要解决的问题. 笔者认为还存在的问题有: 1.如何在R语言环境下,大规模语料提高运行效率? 2.如何提高词向量的精度,或者说如何衡量词向量优劣程度? 3.词向量的功能性作用还有哪些值得开发? 4.关于语义中的歧义问题如何消除? 5.词向量从"词"往"短语"的跨越? 转载请注明出处以及作者(Matt),欢迎喜欢自然语言处理一起讨论~ ---------

R语言︱情感分析—词典型代码实践（最基础）（一）

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:词典型情感分析对词典要求极高,词典中的词语需要人工去选择,但是这样的选择会很有目标以及针对性.本文代码大多来源于<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中还提到了监督算法式的情感分析,可见博客: R语言︱情感分析-基于监督算法R语言实现笔记. 可以与博客 R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等)对着看. 词典型

R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总（打标签、词典与数据匹配等）

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高,笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已. 主要包括以下内容: 1.批量读取txt字符文件(导入.文本内容逐行读取.加入文档名字). 2.文本清洗(一级清洗,去标点:二级清洗去内容:三级清洗,去停用词) 3.词典之间匹配(有主键join.词库匹配%in%) 4.分词之后档案id+label

Word Cloud (词云) - R

在前面已经陆续总结了如何用 Python 和 JavaScript 创建词云了,今天要说的是 R.其实 SPSS 和 SAS 的 Word Cloud 扩展模板都是基于 R 实现的. >> Create Word Cloud via R 1) 准备文本. 我们再-再次使用上次保存的 Word Cloud History.txt 的文本,这样我们就可以在最后比较用各种方法生成词云的效果.(好吧,其实主要是懒,继续用吧--) 2) 安装并加载所需的 R 包. # Install install.p

R语言与医学统计图形-【32】海盗图、词云图、日历图

1.海盗图参数众多,其语法与基础包类似. 基础图. #devtools::install_github('ndphillips/yarrr') #install.packages('yarrr') library(yarrr) #基本海盗图 str(pirates) pirateplot(formula = age ~ favorite.pirate, data = pirates, xlab = 'Favorite Pirate', ylab = 'Age', main="") 散

R语言演示功能

大家熟知的画图ggplot2包 library(ggplot2) #查看系统自带的qplot的函数演示 example(qplot) #R语言的基本对象向量.矩阵.数组.数据框.列表 R语言的变量都是对象(包括函数),都有mode和lenght方法可以调用 #善用向量化的ifelse()函数 #R语言的下标从1开始,与C等语言不同 #R语言的矩阵元素默认按列存储 #善用apply, sapply, lapply(list apply)等函数,其中sapply(代表simplified appl

R语言书籍的学习路线图

现在对R感兴趣的人越来越多,很多人都想快速的掌握R语言,然而,由于目前大部分高校都没有开设R语言课程,这就导致很多人不知道如何着手学习R语言. 对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来.当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书.目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有.那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问.有这种疑问的人

R语言学习笔记︱Echarts与R的可视化包——地区地图

笔者寄语:感谢CDA DSC训练营周末上完课,常老师.曾柯老师加了小课,讲了echart与R结合的函数包recharts的一些基本用法.通过对比谢益辉老师GitHub的说明文档,曾柯老师极大地简化了一些代码,可读性很强. 关于此包起源,百度联姻d3.js=echarts,echarts+R=recharts包(Yang Zhou和Taiyun Wei),谢益辉老师修改可以传递js参数,实现更多功能, 但是呢,谢益辉老师的改良版包还没发出来,于是该神就做了一个函数,先给大家试用(点赞谢益辉老师).

用R语言进行文本挖掘和主题建模

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 我们每天都会遇到各种各样的文本数据,但大部分是非结构化的,并不是全部都是有价值的. 据估计,全球约80%的数据是非结构化的.这包括音频,视频和文本数据.在这篇文章中,我们将只讨论文本数据.在系列后面,我们将会谈论到其他非结构化数据. 我们阅读的书籍,博客,新闻文章,网页,电子邮件等都是文本数据.所有这些文本都为我们提供了大量的信息,并不断增长.但是,并非所有的数据都是有用的.我们过滤掉噪音,只保留重要的信息.这是一个乏味的过程,但作为人

词云（wordcloud2.js js2wordcloud.js）

npm安装: npm install js2wordcloud --save 用法 var wc = new Js2WordCloud(document.getElementById('container')) wc.setOption({ tooltip: { show: true }, list: [['谈笑风生', 80], ['谈笑风生', 80], ['谈笑风生', 70], ['谈笑风生', 70], ['谈笑风生', 60], ['谈笑风生'

巴特西