1.引入 npm 安装: npm install js2wordcloud --save 通过script引入: <script src="dist/js2wordcloud.min.js"></script> 2.用法类似如下 html: <div id="friendsWordCloud" class="friends-word-cloud"></div> js:var wc = new Js2…

js文件下载: https://github.com/liangbizhi/js2wordcloud/tree/master/ dist文件夹内 引用: <script src="****/js2wordcloud.min.js"></script> 用法: html标签body的内部新建一个div, id设置为container <div id="container"></div> var wc = new Js2W…

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'…

第一次接触到词云主要是觉得很好看,就研究了一下,官方给出了代码的,但是新手看的话还是有点不容易,我们来尝试下吧. 环境:python2.7 python库:PIL(pillow),numpy,matplotlib,jieba,wordcloud  均可以pip安装 文件:测试的文件qq.txt,模拟的图片qq.jpg,字体文件FZYBKSJW.TTF (放在同一目录即可) qq.jpg qq.txt 我想,万和毛球都被那个混乱的年代束缚住了吧,千里眼说到底也只能看到熟悉的人的未来,我想多半对于万…

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…

词云小demo jiebawordcloud 一 什么是词云? 由词汇组成类似云的彩色图形.“词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出,形成“关键词云层”或“关键词渲染”,从而过滤掉大量的文本信息,使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨. 二 有什么作用? 1.直观,高大上 2.可装逼,很潇洒 三 准备工作 1.导入包——jieba和wordcloud 命令:pip install jieba 命令:pip install wordcloud 备注:对于pycha…

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…

正则:   re.S使点也能匹配到\n:re.I不区分规则中的大小写:re.X忽略空格及#后的注释:re.M把^和$由文首文末变为各行的首尾.   Egの删除各行行尾的alex,alex不区分大小写: import re s='''ja654alEx runAlex87 90helloaLeX''' m=re.sub('alex$','',s,count=0,flags=re.M+re.I) print(m) ******************分割线******************* pa…

在之前的文章中,我们获得了豆瓣爬取的短评内容,汇总到了一个文件中,但是,没有被利用起来的数据是没有意义的. 前文提到,有一篇微信推文的关于词云制作的一个实践记录,准备照此试验一下. 思路分析 读文件 利用with open() as...将文件读进来.这里需要注意文件内容的大小. 分词 由于获取的是大量的短评文字,而制作词云需要的是各种词语,有了词,才能谈词云,所以目前第一步需求的就是讲短评内容拆分成一个个的中文词汇. 这里就用到了我所听过的一个库jieba,可以将中文语句拆解成一个个的词汇.这…

第一步:引入相关的库包: #coding:utf-8 __author__ = 'Administrator' import jieba #分词包 import numpy #numpy计算包 import codecs #codecs提供的open方法来指定打开的文件的语言编码,它会在读取的时候自动转换为内部unicode import pandas import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from wordcloud import…