WordCloud 简介 GitHub GitHub:https://github.com/amueller/word_cloud example:https://github.com/amueller/word_cloud/tree/master/examples wordcloud 是什么? 词云图 说wordcloud 之前我们要先了解一个名词,词云图 ,什么是词云图呢? 词云图,也叫文字云,是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现,词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息,使得浏览

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

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:

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

# 加载rJava.Rwordseg库 library(rJava); library(Rwordseg); library(RColorBrewer); # == 读入数据 lecture=read.csv("G:\\test.txt",sep=",",header=TRUE,fileEncoding="UTF-8"); # 查看前几行,看是否有字符编码问题 head(lecture); # 获取数据集长度 n=length(lecture[,

利用Rweibo ,wordcloud做词云 #导入需要的包,不存在则下载 require(Rweibo) #必须先调用rJava不然Rwordseg 无法使用 library(rJava) require(Rwordseg) require(RColorBrewer) require(wordcloud) require(scales) #通过微博抽取含有“大数据”的博文 #只能读取20pages #!!!!最好保存工作空间 ,频繁调用会导致账号被封 res11 <- web.search.c

from wordcloud import WordCloudfrom matplotlib import pyplot as pltfrom PIL import Imageimport numpy as np# 1.准备数据content = open('豆瓣舌尖中国.txt','rb').read()result = jieba.lcut(content,cut_all=False) #精确模式content = ' '.join(result) #将list转化为空格分开的str# 2.

本文的完整源码在git位置:https://github.com/OceanBBBBbb/douban-ml 爬取豆瓣影评 爬豆瓣的影评比较简单,豆瓣没有做限制,甚至你都不用登陆就可以看全部,我这里用的bs4和urllib获取的页面信息: # 获取页面 def get_html(url): head = {} head[ 'User-Agent'] = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, lik

一.jieba库与wordcloud库的使用 1.jieba库与wordcloud库的介绍 jieba 库的分词原理是利用一个中文词库,将待分词的内容与分词词库进行比对,通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组:除此之外,jieba 库还提供了增加自定义中文单词的功能. wordcloud是优秀的词云展示第三方库,以词语为基本单位,通过图形可视化的方式,更加直观和艺术的展示文本. 2.安装jieba库与wordcloud库 在运行里输入 pip install wordcloud和pip in

这两天为了安装wordcloud库可谓是“一把辛酸”,各种出错 jieba什么就不说了,安装和使用都很简单只需要一句代码就可以实现了,而wordcloud在安装之前,本以为也像jieba那样的简单,但是结果却让我心累,在安装的过程各种错误,无奈之下看各种博主的办法,一下总结了他们的办法 其实最主要的还是坑!! 其实各种坑就先不说了,网上的代码都说打 pip install wordcloud 就可以简单的安装,可是过程并不是!打上去出现了一些安装进度条,可是到最好却看见error!! 其实最简单

整体简介: 词云图,也叫文字云,是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现,词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息,使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨. 基于Python的词云生成类库,很好用,而且功能强大.在做统计分析的时候有着很好的应用,比较推荐. github:https://github.com/amueller/word_cloud 官方地址:https://amueller.github.io/word_cloud/ 快速生成词云: #导入所需库 from wordc

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

准备工作: 1.txt文本(ASCII) 2.参照图(色差大或自行调整扫描参数) 3.pycharm安装wordcloud 源码: from os import path from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator d = path.dirname(__file__)

一 . Java爬取B站弹幕 弹幕的存储位置 如何通过B站视频AV号找到弹幕对应的xml文件号 首先爬取视频网页,将对应视频网页源码获得 就可以找到该视频的av号aid=8678034 还有弹幕序号,cid=14295428 弹幕存放位置为  http://comment.bilibili.com/14295428.xml import org.apache.http.HttpEntity; import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpR

字符可以作画(参考前文:使用记事本画出照片) 字符串一样也可以 安装词云WordCloud. pip install wordcloud 编写要生成词云的内容字符串 保存为txt格式就可以了 使用Python代码实现词云 from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': f = open(u'data.txt','r').read() word = WordClou

获取好友列表的时候,返回的json信息中还看到了有个性签名的信息,脑洞一开,把大家的个性签名都抓下来,看看高频词语,还做了个词云. # coding:utf-8 import itchat # 先登录 itchat.login() # 获取好友列表 friends = itchat.get_friends(update=True)[0:] for i in friends: # 获取个性签名 signature = i["Signature"] print signature 先全部抓

今天学习了wordcloud库,对<三国演义>生成了词云图片,非常漂亮.就想多尝试几个,结果发现一系列问题.最常出现的一个错误就是"UnicodeDecodeError : ...", 冒号后面的info不一而足.看意思也能猜出是"encoding"解码方式不对,于是各种编码尝试,有的默认或者"ANSI"就可以解码,有的必须用"UTF-8", 一狠心用了”errors='ignore', 结果顺利运行了,词云图片却

在对python有了一定的了解之后就对python的第三方库产生了十分浓厚的兴趣,因为python的很多功能都是要依靠第三方库函数来实现的,而且在计算机二级刚刚加入的python考试中也有对第三方库的安装和运用有一定的要求,比如Turtle库.jieba库.pyinstaller库.wordcloud库.time库等等,所以就想安装第三方库函数,这个是动机,也是一个不断摸索和学习的过程,安装的环境是python3.5的IDLE,系统是64位win10,安装的方法是使用pip安装,应该还有其他方法

借鉴别人的一个小例子,快速生成词云的代码: from wordcloud import WordCloud f = open(u'txt/AliceEN.txt','r').read() wordcloud = WordCloud(background_color="white",width=1000, height=860, margin=2).generate(f) # width,height,margin可以设置图片属性 # generate 可以对全部文本进行自动分词,但是他

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

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