# coding: utf-8 import jieba from scipy.misc import imread # 这是一个处理图像的函数 from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator import matplotlib.pyplot as plt back_color = imread('o_002.jpg') # 解析该图片 wc = WordCloud(background_color='white',

目录 前言 核心代码 测试 前言 当我们想快速了解书籍.小说.电影剧本中的内容时,可以绘制 WordCloud 词云图,显示主要的关键词(高频词),可以非常直观地看到结果 核心代码 from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import jieba from PIL import Image import numpy as np # 生成词云函数 def create_word_cloud(words): #

准备工作 主要用到Python的两个第三方库 jieba:中文分词工具 wordcloud:python下的词云生成工具 步骤 准备语料库,词云图需要的背景图片 使用jieba进行分词,去停用词,词频统计等 使用wordcloud进行词频展示 主要代码 import jieba jieba.load_userdict('userdict.txt') # 加载自定义词典 sentence_depart = jieba.cut(sentence) # 分词 stop_words = stop_wor

一.pyecharts绘制词云图WordCloud.add()方法简介 WordCloud.add()方法简介 add(name,attr,value, shape="circle", word_gap=20, word_size_range=None, rotate_step=45) name str 图例名称 attr list 属性名称 value list 属性所对应的值 shape 词云图轮廓 对应属性可选'circle', 'rect', 'roundRect', 'tri

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 这篇文章中向大家介绍了Python绘制词云的方法,不难看出绘制词云可以说是一个“吃瓜神器”,它可以让我们直观的看到新闻的核心内容.那么对于今天的大新闻,我们就继续用Python绘制词云的“正确姿势”来一起吃瓜吧~ 废话不多说,上代码 # 导入依赖模块 import json import requests import jieba import pandas as pd i

pip install wordcloud 需要用到numpy  pillow matplotlib 安装完成以后 wordcloud_cli --text in.txt --imagefile out.png --mask in.png text 是词云来源,mask 是背景框架 ,imagefile 输出的文件 wordcloud_cli --help 查看所有支持的命令参数 实例:

本文对应脚本及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 一.简介 词云图是文本挖掘中用来表征词频的数据可视化图像,通过它可以很直观地展现文本数据中地高频词: 图1 词云图示例 在Python中有很多可视化框架可以用来制作词云图,如pyecharts,但这些框架并不是专门用于制作词云图的,因此并不支持更加个性化的制图需求,要想创作出更加美观个性的词云图,需要用到一些专门绘制词云图的第三方模块,本文就将针对其

一.简介词云图是文本挖掘中用来表征词频的数据可视化图像,通过它可以很直观地展现文本数据中地高频词:! 图1 词云图示例 在Python中有很多可视化框架可以用来制作词云图,如pyecharts,但这些框架并不是专门用于制作词云图的,因此并不支持更加个性化的制图需求,要想创作出更加美观个性的词云图,需要用到一些专门绘制词云图的第三方模块,本文就将针对其中较为优秀易用的wordcloud以及stylecloud的用法进行介绍和举例说明. 二.利用wordcloud绘制词云图wordcloud是Pyt

[本文出自天外归云的博客园] 简介 在Vue中使用E-Charts可以用V-Charts,词云图在V-Charts官网中介绍比较简单,如果想更多定制的话,官网上说要在extend属性中进行扩展. V-Charts官网关于V-Charts中词云图相关的介绍 Echart官网Echarts github中关于词云图相关的介绍 V-Charts官网关于extend配置项的介绍 使用示例 以下是扩展后的样子: <template> <div> <el-row> <h3 c

今日目标:爬取CVPR2018论文,进行分析总结出提到最多的关键字,生成wordCloud词云图展示,并且设置点击后出现对应的论文以及链接 对任务进行分解: ①爬取CVPR2018的标题,简介,关键字,论文链接 ②将爬取的信息生成wordCloud词云图展示 ③设置点击事件,展示对应关键字的论文以及链接 一.爬虫实现 由于文章中并没有找到关键字,于是将标题进行拆分成关键字,用逗号隔开 import re import requests from bs4 import BeautifulSoup

词云图,大家一定见过,大数据时代大家经常见,我们今天就来用python的第三方库wordcloud,来制作一个大数据词云图,同时会降到这个过程中遇到的各种坑, 举个例子,下面是我从自己的微信上抓的微信好友签名,制作的词云图:看来用的做多的还是“方得始终”啊 首先我们需要几个库,pip完了导入 import chardet #检测字符类型的类 from wordcloud import WordCloud #词云库 import matplotlib.pyplot as plt #数学绘图库 咱们

1. 导入需要的包package import matplotlib.pyplot as plt from scipy.misc import imread from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS import xlrd 2. 设置生成词云图的背景图片,最好是分辨率高且色彩边界分明的图片 def set_background(picpath): back_coloring = imread(picpath)# 设置背景图片,png等图片格式 retur

最近学到数据可视化到了词云图,正好学到爬虫,各种爬网站 [实验名称] 爬取豆瓣电影<千与千寻>的评论并生成词云 1. 利用爬虫获得电影评论的文本数据 2. 处理文本数据生成词云图 第一步,准备数据 需要登录豆瓣网站才能够获得短评文本数据https://movie.douban.com/subject/1291561/comments 首先获取cookies,使用爬虫强大的firefox浏览器 将cookies数据复制到cookies.txt文件当中备用, 2.第二步,编写爬虫代码 #codin

wordcloud是Python扩展库中一种将词语用图片表达出来的一种形式,通过词云生成的图片,我们可以更加直观的看出某篇文章的故事梗概. 首先贴出一张词云图(以哈利波特小说为例): 在生成词云图之前,首先要做一些准备工作 1.安装结巴分词库 pip install jieba Python中的分词模块有很多,他们的功能也都是大同小异,我们安装的结巴分词 是当前使用的最多的类型. 下面我来简单介绍一下结巴分词的用法 结巴分词的分词模式分为三种: (1)全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出

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

1 前言 2017年6月1日,美国特朗普总统正式宣布美国退出<巴黎协定>.宣布退出<巴黎协定>后,特朗普似乎成了“全球公敌”. 特斯拉总裁马斯克宣布退出总统顾问团队 迪士尼董事长离开总统委员会 谷歌等25家大公司联名刊发整版广告:美国不应退出巴黎协定 法国总统马克龙:特朗普宣布退出<巴黎协定>是“错误”之举 …… 在此背景下,本文以python词云图分析的方式来了解下相关情况. 2 特朗普演讲内容分析 首先来看下特朗普宣布退出<巴黎协定>时都说了啥. 特朗普

又到了清明时节,用python爬取了网易云音乐<清明雨上>的评论,统计词频和绘制词云图,记录过程中遇到一些问题 爬取网易云音乐的评论 一开始是按照常规思路,分析网页ajax的传参情况.看到参数都是加密过的,在网上参考别人之前爬虫的思路.发现陆续有人用模拟传参,自己加密参数来实现,主要用python和js版本的.我尝试了几次,加密过程有问题没解决.后来突然看到有人提到了一个get请求获取评论的url,实测可以用,估计是传参之后,实际调用的内部接口. http://music.163.com/ap

[写在前面] 以前看到过一些大神制作的词云图 ,觉得效果很有意思.如果有朋友不了解词云图的效果,可以看下面的几张图(图片都是网上找到的): 网上找了找相关的软件,有些软件制作 还要付费.结果前几天在大神的公众号里的文章中看到了python也能实现,而且效果也很不错 .那还等什么,不赶紧盘它? [示例代码] # coding=utf-8 # @Auther : "鹏哥贼优秀" # @Date : 2019/7/31 # @Software : PyCharm import numpy a

2019-12-12中文文本分词和词云图具体功能介绍与学习代码: import jiebaa="由于中文文本的单词不是通过空格或者标点符号来进行分割"#jieba.lcut()s是最常用的中文分词函数,用于精准模式,即将字符串分割为等量的中文词组,返回结果是列表类型print(jieba.lcut(a))#jieba.lcut(s,cut_all=True):用于全模式,即将字符串所有分词可能均列出来,返回结果是列表类型,冗余性较大,速度很快,但是不能解决歧义的问题print(jieb

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:一粒米饭 喜欢的朋友欢迎关注小编,除了分享技术文章之外还有很多福利,私信“学习资料”可以领取包括不限于Python实战演练.PDF电子文档.面试集锦.学习资料等. 本教程基于Python3,使用Jupyter上进行调试开发. 涉及的Python基础包括: 变量和函数的定义和使用 列表和字典等数据结构的使用 条件和循环语句,if.for等 模块的导入和使用,impor