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

NX9+VS2012 #include <uf.h> #include <uf_modl.h> UF_initialize(); //创建一个新的表达式,有TAG tag_t NewExpTag = NULL_TAG; UF_MODL_create_exp_tag("DMM=151.5", &NewExpTag); //输入表达式名称,获取它的名称和值 ]; UF_MODL_ask_exp("DMM", ExpDefn); lw-&g

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

爬取豆瓣电影<大侦探皮卡丘>的影评,并做词云图和关键词绘图第一步:找到评论的网页url.https://movie.douban.com/subject/26835471/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P第二步:鼠标放在评论上右键检查,分析源代码,确定抓取的内容. <span class="short">萌就行了!这个世界观感觉梦想成真了!</span>1如上,

一.背景介绍 最近几天,谷爱凌在冬奥会赛场上夺得一枚宝贵的金牌,为中国队贡献了自己的荣誉! 针对此热门事件,我用Python的爬虫和情感分析技术,针对小破站的弹幕数据,分析了众网友弹幕的舆论导向,下面我们来看一下,是如何实现的分析过程. 二.代码讲解-爬虫部分 2.1 分析弹幕接口 首先分析B站弹幕接口. 经过分析,得到的弹幕地址有两种: 第一种:http://comment.bilibili.com/{cid}.xml 第二种:https://api.bilibili.com/x/v1/dm/

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

一.背景介绍 最近一段时间,刘畊宏真是火出了天际,引起一股全民健身的热潮,毕竟锻炼身体,是个好事! 针对此热门事件,我用Python的爬虫和情感分析技术,针对小破站的弹幕数据,分析了众多网友弹幕的舆论导向,下面我们来看一下,是如何实现的分析过程. 二.代码讲解-爬虫部分 2.1 分析弹幕接口 首先分析B站弹幕接口. 经过分析,得到的弹幕地址有两种: 第一种:http://comment.bilibili.com/{cid}.xml 第二种:https://api.bilibili.com/x/v

目录 一.背景介绍 二.代码讲解-爬虫部分 2.1 分析弹幕接口 2.2 讲解爬虫代码 三.代码讲解-情感分析部分 3.1 整体思路 3.2 情感分析打标 3.3 统计top10高频词 3.4 绘制词云图 3.5 情感分析结论 四.同步演示视频 一.背景介绍 最近一段时间,王心凌在浪姐3的表现格外突出,唤醒了一大批沉睡中的老粉,纷纷直呼'爷青回'! 针对此热门事件,我用Python的爬虫和情感分析技术,针对小破站的弹幕数据,分析了众多网友弹幕的舆论导向,下面我们来看一下,是如何实现的分析过程.

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

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

这年头数据可视化日新月异,在Excel上做数据分析,最后一步,难免要搞个图表输出高大上一回,微软也深知此道,在Excel2016上更新了一大波图表功能,市场上很耀眼的词云图还是没加进来,虽然在各大的在线网站上都有相应的在线网页版生成词云的功能,而且功能更强大和丰富(在上次15波接入人工智能功能模块也有介绍).但对于All In Excel的惰性思想上,最终还是决定给广大粉丝们送来了Excel上生成词云图的功能,让大伙们用上经济适用性的词云图是本篇着重讲论的,至于需求更高级的,就自行到别处找寻了,

Note of Jieba jieba库是python 一个重要的第三方中文分词函数库,但需要用户自行安装. 一.jieba 库简介 (1) 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. (2) jieba 库支持3种分词模式: 精确模式:将句子最精确地切开,适合文本分析. 全模式:将句子中所以可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能消除歧义. 搜索引擎模

在数据分析领域,词云图已经成为在文本分析中装逼的首选图表,大家热烈地讨论如何在Python上做数据分析.做词云图. 数据分析从来都是Excel的主战场,能够让普通用户使用上的技术才是最有价值的技术,一个人闷骚地写Py代码自嗨个词云图,不是笔者想要的最终效果. 所以把词云图的制作能力下放到Excel普通用户手里,就是Excel催化剂想做的事情,幸好辛苦找寻,仍然能找到一个不错的轮子,在此向大家分享一下. 具体代码 一样地可从Nuget中获取到这个轮子CloudConvert   词云图轮子Clou

#导入需要模块 import jieba import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator   text_road=str(input('请输入文章的路径:')) picture_road=str(input('请输入图片的路径:'))   #加载需要分析的文章 text =

一.什么是词云图? 词云图是一种用来展现高频关键词的可视化表达,通过文字.色彩.图形的搭配,产生有冲击力地视觉效果,而且能够传达有价值的信息. 制作词云图的网站有很多,简单方便,适合小批量操作. BI软件如Tableau.PowerBI也可以做,当然相比较web网站复杂一点. 在编程方面,JavaScript是制作词云图的第一选择,像D3.echarts都非常优秀. python也有不少可视化库能制作词云图,这次我们尝试使用pyecharts. 先上效果图: 二.pyecharts介绍 pyec

昨天我们已经实现了如何抓取豆瓣上的热门电影信息,虽然不多,只有几百,但是足够我们进行分析了. 今天我们来讲一下如何获取某一部电影的所有短评论信息,并保存到mongodb中. 反爬虫 豆瓣设置的反爬虫机制是比较简单的,我们可以通过selenium模拟浏览器登陆这种终极办法来绕过,但是更加有效率的方法是设置请求头信息的cookie,是豆瓣认为在访问的就是一个用户,而不是机器. [插入图片,我的cookie] 我们首先要登陆自己的豆瓣账户,随便点击一个评论页面,在请求信息里面,找到cookie,保存下

Android应用开发-小巫CSDN博客客户端之获取评论列表 上一篇博客介绍了博文具体内容的业务逻辑实现,本篇博客介绍小巫CSDN博客客户端的最后一项功能.获取评论列表,这个功能的实现跟前面获取文章列表和文章具体的内容不一样,CSDN博客获取评论是通过js来请求server载入评论列表的,返回数据为json数据.我们这里要做的事情就是找到这种一个js文件,再找到请求url的拼接字符串.然后依据我们的需求,请求文章的评论列表获取到当前文章的评论json数据,然后进行解析工作.最后展示到我们的界面其

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

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

主要用到lxml的etree解析网页代码,xpath获取HTML标签. 代码如下: 1 #!/user/bin env python 2 # author:Simple-Sir 3 # time:2019/7/17 22:08 4 # 获取豆瓣网正在上映电影最热评论 5 import requests 6 from lxml import etree 7 8 # 伪装浏览器 9 headers ={ 10 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; W