echarts热词云不同颜色

echarts之词云随机颜色的配置

echarts中的词云字体产生随机颜色,最主演的是要引入worldcloud.js,另外还要有jquery.js文件与echarts.js文件的引入,通过配置即可实现词云随机颜色的产生.下面为大家介绍两种随机颜色的方法. world.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</tit

ECharts大屏可视化【词云，堆积柱状图，折线图，南丁格尔玫瑰图】

一.简介参考ECharts快速入门:https://www.cnblogs.com/yszd/p/11166048.html 二.代码实现 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>ECharts入门</title> </head> <body> <!-- 为ECharts准备一个具备大小

纯前端实现词云展示+附微博热搜词云Demo代码

前言最近工作中做了几个数据可视化大屏项目,其中也有用到了词云展示,以前做词云都是用python库来生成图片显示的,这次用了纯前端的实现(Ctrl+V真好用),同时顺手做个微博热搜的词云然后记录一下~ 依赖 echarts 4.x echarts-wordcloud 1.1.3 tips:echarts-wordcloud现在有2.0和1.x两个版本,2.0对应echarts 5.x版本效果预览地址:http://www.sblt.deali.cn:9000/weibo_top/ 实现过程

echarts词云引用

最近项目中需要使用echarts的词云图,因为几经波折才引用成功,所以想记下来跟大家分享,(我的随笔不会写那么多让人需要动脑子去理解的东西,就是记录一下步骤,因为经验甚少,底层原理懂得不多,所以就先记点步骤)做vue项目的时候总把es5和es6弄混,查官方文档说要想引用词云你得先引入这俩文件所以第一步就是安装因为一开始接触的就是npm 然后import 所以习惯采用第二种方式,简单易记,看个人喜好了第二步就是全局引用了在main.js里面引用第三步就是在echarts官网中粘贴你

Python - 利用词云wordcloud，jieba和中国地图制作四大名著的热词图

热词图很酷炫,也非常适合热点事件,抓住重点,以图文结合的方式表现出来,很有冲击力.下面这段代码是制作热词图的,用到了以下技术: jieba,把文本分词 wordcloud,制作热图 chardet,辨别文件的编码格式,其中中文统一为GB18030,更加的兼容 imageio,提取图片的形状其他:自动识别文件编码,自动识别txt文件,图片文件名与txt文件一致,使用的是四大名著的文本(自行百度),部分中国地图上代码: import os import jieba import wordclou

Python 爬取热词并进行分类数据分析-[云图制作+数据导入]

日期:2020.01.28 博客期:136 星期二 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入](本期博客) c.[拓扑数据] d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作] 今天主要是在网上找学习网站,爬取方面就参照之前爬到的数据做了一个简单的云图信息展示(Java Web),但是老师要求最好是

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

新闻热词:从爬虫到react native应用

背景由于只想了解当天新增的top热词,减少过多信息干扰,打算做一款app实现这个功能. 架构: 热词抓取 -> mysql <=> nodejs <=> nginx <=> react native应用软件安装: 从阿里云申请的CentOS7.4裸机,因此软件安装列表如下: jdk: yum install java-1.7.0-openjdk-devel maven: wget apache-maven-3.3.9-bin.tar.gz &&

阿里舆情︱舆情热词分析架构简述（Demo学习）

本节来源于阿里云栖社区,同时正在开发一个舆情平台,其中他们发布了一篇他们所做的分析流程,感觉可以作为案例来学习.文章来源:觉民cloud/云栖社区平台试用链接:https://prophet.data.aliyun.com/hotword?spm=5176.100239.blogcont68813.6.QB2AAc&isDemo=true 一般热词分析历经:分词.关键词提取.词关联计算.热度计算一.分词主要是词包大法,你懂得,阿里词包都不用自己写,本身一大堆啊!!!厉害了word哥:公众趋

python爬虫——词云分析最热门电影《后来的我们》

1 模块库使用说明 1.1 requests库 requests 是用Python语言编写,基于 urllib,采用 Apache2 Licensed 开源协议的 HTTP 库.它比 urllib 更加方便,可以节约我们大量的工作,完全满足 HTTP 测试需求. 1.2 urllib库 urllib的request模块可以非常方便地抓取URL内容,也就是发送一个GET请求到指定的页面,然后返回HTTP的响应. 1.3jieba库结巴"中文分词:做最好的 Python 中文分词组件 1.4 Be

python抓取电影<海王>影评词云生成

海王是前段时间大热的影片,个人对这种动漫题材的电影并不是很感兴趣.然鹅,最近这部电影实在太热了,正好最近看自然语言处理的时候,无意间发现了word cloud这个生成词云的库,还蛮好玩的,那就抓抓这部电影的影评来试试吧. 爬虫抓取豆瓣海王影评首先我们登陆豆瓣,进入海王的影评页面.然后打开影评的每一页,看看url有什么特点. 第一页第二页第三页还不错,url很规律. 再开个页面,F12看看,,评论内容在<span class="short">的tag下. ok,那就闲

scrapy-redis爬取豆瓣电影短评，使用词云wordcloud展示

1.数据是使用scrapy-redis爬取的,存放在redis里面,爬取的是最近大热电影<海王> 2.使用了jieba中文分词解析库 3.使用了停用词stopwords,过滤掉一些无意义的词 4.使用matplotlib+wordcloud绘图展示 from redis import Redis import json import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 加载停用词 # s

返回模式有流式(streaming)和整体(total) 热词词表解决方案

重要术语说明_语音识别(ASR)_智能语音交互-阿里云 https://help.aliyun.com/document_detail/72238.html 返回模式(response mode) 在调用语音识别服务时进行设置,返回模式有流式(streaming)和整体(total)两个选项. “整体”模式只在语音全部识别完后返回一次完整的结果 “流式”模式下用户一边说话一边返回识别结果,其中除了最后一次是完整的结果,其余的都是中间结果比如语音是“你好阿里巴巴”,“整体”模式只在用户说完后返

Python 词云可视化

最近看到不少公众号都有一些词云图,于是想学习一下使用Python生成可视化的词云,上B站搜索教程的时候,发现了一位UP讲的很不错,UP也给出了GitHub上的源码,是一个很不错的教程,这篇博客主要就是搬运UP主的教程吧,做一些笔记,留着以后看. B站视频链接:https://www.bilibili.com/video/av53917673/?p=1 Github源码:https://github.com/TommyZihao/zihaowordcloud 本课概要词云是文本大数据可视化的重要

Python 爬取热词并进行分类数据分析-[App制作]

日期:2020.02.14 博客期:154 星期五 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据] d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作](本期博客) 今天是要把之前的任务做成 App 展览形式,所以首先我先去把 Android Studio ,下载了回来,我打算分成两部分

Python 爬取热词并进行分类数据分析-[解释修复+热词引用]

日期:2020.02.02 博客期:141 星期日 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据] d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用](本期博客) f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作] 嗯~昨天相当于把数据重新爬了一边,但是貌似数据仍然不合适.问题到底出在什么地方呢?我直接回答了吧!如果我们的需求仅仅是云图

Python 爬取热词并进行分类数据分析-[热词分类+目录生成]

日期:2020.02.04 博客期:143 星期二 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据] d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成](本期博客) h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作] 如下图,我已经解决的需求是标黄的部分,剩余需求就只有热词分类.目录生成.热词关系图展示.数据报告导出四部分了,这些

Python 爬取热词并进行分类数据分析-[热词关系图+报告生成]

日期:2020.02.05 博客期:144 星期三 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据] d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成](本期博客) i . [App制作] 本来是说今天.昨天要写一篇完整实现的,然后今天这一篇就去写演示类的博客的!但是又怕自己查起来不方便,还是分开写吧! 按照昨

Lucene热词显示并选择

利用Jquery easyui里的autocomplete(1.10.0版本) 的异步请求(remot.html) 添加引用 <script src="~/Scripts/jquery-1.7.1.min.js"></script> <script src="~/Scripts/jquery-ui-1.8.20.min.js"></script> <link href="~/Content/themes

Lucene热词统计

1.建立搜索表 ID KeyWords DT 搜索一次保存一次,id才用guid提高效率 /// <summary> /// 搜索数据 /// </summary> /// <returns></returns> private List<ViewSarchContentModel> SearchBookContent() { string indexPath = @"C:\lucenedir"; List<string

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