echarts词云跳转链接

2024-11-03

学习笔记-echarts点击数据添加跳转链接

原链接:http://echarts.baidu.com/demo.html#pie-rich-text 这个一段官方提供的实例. var weatherIcons = { 'Sunny': './data/asset/img/weather/sunny_128.png', 'Cloudy': './data/asset/img/weather/cloudy_128.png', 'Showers': './data/asset/img/weather/showers_128.png'}; //跳

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

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

使用R语言将微信记录制作成词云（简洁）--情人节奥义

一.导出并读入微信聊天记录参照百度的方法,使用同步助手.安装同步助手--连接手机(安卓苹果均可)--点击"其他功能"--点击微信图标即可进入聊天记录导出界面(非常简单). 导出数据后直接用read.table读入表格命令: dat <- read.table("message.txt",skip=4,header=F,fill=TRUE) #skip跳过前面四行不用的信息:导出时候的信息缺失(语音图片信息等)导致表格不规则,设置fill=TRUE

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

从CentOS安装完成到生成词云python学习日记

欢迎访问我的个人博客:原文链接前言人生苦短,我用python.学习python怎么能不搞一下词云呢是不是(ง •̀_•́)ง 于是便有了这篇边实践边记录的笔记. 环境:VMware 12pro + CentOS7 + Python 2.7.5 安装系统之前一直用的是win10子系统,现在试试CentOS,CentOS官网下载最新系统dvd版安装到VMware 12pro.网上很多教程.例如这个链接.等待安装完成后开始. 第一个命令用Ubuntu的时候没有的命令会提示你安装,感觉很简单的

R语言︱文本挖掘——词云wordcloud2包

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者看到微信公众号探数寻理中提到郎大为Chiffon老师的wordcloud2,于是尝鲜准备用一下.但是在下载的时候,遇见很多问题,安装问题困扰着... 包中函数本身很好用,很简单,而且图形众多. -------------------------------------------- 一.wordcloud2包的安装官方郎大为老师githu

python 生成18年写过的博客词云

文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/NmJjTEADV6zKdT--2DXq9Q 回看18年,最有成就的就是有了自己的博客网站,坚持记录,写文章,累计写了36篇了,从一开始的难以下手,到现在成为一种习惯,虽然每次写都会一字一句斟酌,但是每次看到产出,内心还是开心的,享受这样的过程. 这篇文章就是用python 生成自己写的博客词云,平常写的博客都是markdown 格式的,直接把文件传到后台,前端用js去解析文件显示的,所以我这里处理数据就不需要去爬虫网站,直接读文

用Python实现一个词频统计(词云+图）

第一步:首先需要安装工具python 第二步:在电脑cmd后台下载安装如下工具: (有一些是安装好python电脑自带有哦) 有一些会出现一种情况就是安装不了词云展示库有下面解决方法,需看请复制链接查看:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 第三步: 1.准备好你打算统计的文件,命名为家.txt,保存到桌面 2.准备一个做背景的图片,命名为girl.jpg,同样保存到桌面第四步:插入代码 import re # 正则表达

python:用wordcloud生成一个文本的词云

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

Python3+pdfminer+jieba+wordcloud+matplotlib生成词云（以深圳十三五规划纲要为例）

一.各库功能说明 pdfminer----用于读取pdf文件的内容,python3安装pdfminer3k jieba----用于中文分词 wordcloud----用于生成词云 matplotlib----用于将词云可视化这几个库的顺序也对应程序的顺序: 生使用pdfminer读取pdf文件的内容,然后使用jieba对内容进行中文分词,再然后使用wordcloud基于分词生成词云,最后使用matplotlib将词云可视化二.程序源码 from urllib.request import u

py库： jieba （中文词频统计）、collections （字频统计）、WordCloud （词云）

先来个最简单的: # 查找列表中出现次数最多的值 ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 1, 2, 1, 1] ls = ["呵呵", "呵呵", "呵呵", "哈哈", "哈哈", "拉拉"] y = max(set(ls), key=ls.count) print(y) 一.字频统计: ( collections 库) 2017-10-27 这个库是python

NLP实现文本分词+在线词云实现工具

实现文本分词+在线词云实现工具词云是NLP中比较简单而且效果较好的一种表达方式,说到可视化,R语言当仍不让,可见R语言︱文本挖掘——词云wordcloud2包当然用代码写词云还是比较费劲的,网上也有一些成型的软件供大家使用. 本节转载于金砖咖啡馆公众号我们词云制作工具是目前非常流行的tagxedo,tagxedo对于英文的分词做的很好(废话,英文单词之间有空格),但是对于中文分词做的不好,于是我们需要用到另外一个在线工具http://life.chacuo.net/convertexpor

用Python爬虫对豆瓣《敦刻尔克》影评进行词云展示

最近很想看的一个电影,去知乎上看一下评论,刚好在学Python爬虫,就做个小实例. 代码基于第三方修改原文链接 http://python.jobbole.com/88325/#comment-94754 #coding:utf-8 from lib2to3.pgen2.grammar import line __author__ = 'hang' import warnings warnings.filterwarnings("ignore") import jieba #分词包

使用jieba和wordcloud进行中文分词并生成《悲伤逆流成河》词云

因为词云有利于体现文本信息,所以我就将那天无聊时爬取的<悲伤逆流成河>的评论处理了一下,生成了词云. 关于爬取影评的爬虫大概长这个样子(实际上是没有爬完的): #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/10/15 16:34 # @Author : Sa.Song # @Desc : 爬取买猫眼电影悲伤逆流成河的评论 # @File : maoyan_BS.py # @Software: PyCharm impor

wordcloud + jieba 生成词云

利用jieba库和wordcloud生成中文词云. jieba库:中文分词第三方库分词原理: 利用中文词库,确定汉字之间的关联概率,关联概率大的生成词组三种分词模式: 1.精确模式:把文本精确的切分开,不存在冗余单词 2.全模式:把文本中所有可能的词语都扫描出来,有冗余 3.搜索引擎模式:在精确模式基础上,对长词再次切分常用函数: jieba.lcut(s) #精确模式,返回列表类型的分词结果 jieba.lcut(s,cut_all=True) #全模式

Scrapy+eChart自动爬取生成网络安全词云

因为工作的原因,近期笔者开始持续关注一些安全咨询网站,一来是多了解业界安全咨询提升自身安全知识,二来也是需要从各类安全网站上收集漏洞情报. 作为安全情报领域的新手,面对大量的安全咨询,多少还是会感觉无从下手力不从心.周末闲来无事,突发奇想,如果搞个爬虫,先把网络安全类文章爬下来,然后用机器学习先对文章进行分析,自动提取文章主成分关键词,然后再根据实际需求有选择的阅读相关文章,岂不是可以节省很多时间. 如果能提取文章的关键词,还可以根据近期文章的关键词汇总了解总体的安全态势和舆情,感觉挺靠谱. 整

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 情人节超强技能导出微信聊天记录生成词云

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: Python实用宝典 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 瞧这是不是一个有声音.有画面的小爱心~ 今天我们采集情侣们之间的聊天日常用此制作一份只属于你们的小浪漫! 第一步,我们需要导出自己

jieba （中文词频统计）、collections （字频统计）、WordCloud （词云）

py库: jieba (中文词频统计) .collections (字频统计).WordCloud (词云) 先来个最简单的: # 查找列表中出现次数最多的值 ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 1, 2, 1, 1] ls = ["呵呵", "呵呵", "呵呵", "哈哈", "哈哈", "拉拉"] y = max(set(ls), key=ls.count)

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