metabase词云

2024-09-03

大数据最后一公里——2021年五大开源数据可视化BI方案对比

个人非常喜欢这种说法,最后一公里不是说目标全部达成,而是把整个路程从头到尾走了一遍. 大数据在经过前几年的野蛮生长以后,开始与数据中台的概念一同向着更实际的方向落地.有人问,数据可视化是不是等同于数据大屏.数据大屏是数据可视化的一部分,其承载更多的是展示与监控的功能. 而真正对业务产生影响的,确是比较低调的自助数据可视化系统(商用的一般称之为BI系统),支撑着公司的指标体系,为业务的发展,企业的数字化驱动提供帮助. 本文将对比Superset,Redash,Metabase,Davinci,Da

用Python玩转词云

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

R语言之词云：wordcloud&wordcloud2安装及参数说明

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:

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

更新几篇之前写在公众号上的文章：线性可分时SVM理论推导；关联分析做捆绑销售和推荐；分词、去停用词和画词云

适合阅读人群:有一定的数学基础. 这几篇文章是16年写的,之前发布在个人公众号上,公众号现已弃用.回过头来再看这几篇文章,发现写的过于稚嫩,思考也不全面,这说明我又进步了,但还是作为学习笔记记在这里了,方便以后自己经常查阅. 支持向量机(SVM)理论总结系列.线性可分(附带R程序案例:用体重和心脏重量来预测一只猫的性别) R系列:关联分析:某电商平台的数据:做捆绑销售和商品关联推荐 R系列:分词.去停用词.画词云(词云形状可自定义) end!

如何用Python做词云（收藏）

看过之后你有什么感觉?想不想自己做一张出来? 如果你的答案是肯定的,我们就不要拖延了,今天就来一步步从零开始做个词云分析图.当然,做为基础的词云图,肯定比不上刚才那两张信息图酷炫.不过不要紧,好的开始是成功的一半嘛.食髓知味,后面你就可以自己升级技能,进入你开挂的成功之路. 网上教你做信息图的教程很多.许多都是利用了专用工具.这些工具好是好,便捷而强大.只是它们功能都太过专一,适用范围有限.今天我们要尝试的,是用通用的编程语言Python来做词云. Python是一种时下很流行的编程语言.你不仅

Python给小说做词云

闲暇时间喜欢看小说,就想着给小说做词云,展示小说的主要内容.开发语言是Python,主要用到的库有wordcloud.jieba.scipy.代码很简单,首先用jieba.cut()函数做分词,生成以空格分割的字符串,然后新建WordCloud类,保存为图片. #coding:utf-8 import sys import jieba import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerat

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

用python爬取微博数据并生成词云

很早之前写过一篇怎么利用微博数据制作词云图片出来,之前的写得不完整,而且只能使用自己的数据,现在重新整理了一下,任何的微博数据都可以制作出来,放在今天应该比较应景. 一年一度的虐汪节,是继续蹲在角落默默吃狗粮还是主动出击告别单身汪加入散狗粮的行列就看你啦,七夕送什么才有心意,程序猿可以试试用一种特别的方式来表达你对女神的心意.有一个创意是把她过往发的微博整理后用词云展示出来.本文教你怎么用Python快速创建出有心意词云,即使是Python小白也能分分钟做出来. 准备工作本环境基于Python

用python实现一个简单的词云

对于在windows(Pycharm工具)里实现一个简单的词云还是经过了几步小挫折,跟大家分享下,如果遇到类似问题可以参考: 1. 导入wordcloud包时候报错,当然很明显没有安装此包. 2. 安装过程中报一个关于 vc++ 编译器的错误. 3. 安装wordcloud成功后,在Pycharm里面执行from wordcloud import WordCloud 报没有WordCloud这个module. 针对上面问题可参考如下解决方案: 1. 运行->cmd : 执行 pip instal

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

Python 词云分析周杰伦《晴天》

一.前言满天星辰的夜晚,他们相遇了...夏天的时候,她慢慢的接近他,关心他,为他付出一切:秋天的时候,两个人终於如愿的在一起,分享一切快乐的时光但终究是快乐时光短暂,因为杰伦必须出国深造,两人面临了要分隔两地的状况,分隔两地的爱情总是难以维系长久,在冬天他们选择分手."从前从前",那带着痛彻心扉的气味,着实让人感受到一丝凄美悲凉的氛围--听着这旋律,总是莫名的一阵淡淡的忧伤,而这忧伤却会愈积愈浓,慢慢地占据自己心灵的每一个角落--唯美的爱情深深的感动着每一个运维人,今天我们就用pyth

python词云的制作方法

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

python 实现词云

拿现在比较火的小说<大主宰>做测试,看看其中的关键词词云是啥代码 import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import jieba.analyse import codecs text_from_file_with_apath = codecs.open('test.txt',mode ='r',encoding = 'utf-8').read() #wordlist_after_jieba = jieb

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

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

使用Python定制词云

一.实验介绍 1.1 实验内容在互联网时代,人们获取信息的途径多种多样,大量的信息涌入到人们的视线中.如何从浩如烟海的信息中提炼出关键信息,滤除垃圾信息,一直是现代人关注的问题.在这个信息爆炸的时代,我们每时每刻都要更新自己的知识储备,而网络是最好的学习平台.对信息过滤和处理能力强,学习效率就会得到提高."词云"就是为此而诞生的."词云"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"

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抓取数据构建词云

1.词云图词云图,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. 先看几个词云图简书签约作者标签词云全国政协常委会工作报告词云图 2.推荐几个不错的词云图工具 Tagul Tagul云可以自定义字体.词云的形状(有爱心.BUS.雪人.人像.UFO等),颜色等,做出来的词云图很酷炫,为网站访问者提供良好的用户体验.用户可以在网站做好词云图,然后印在衣服.杯子.鼠标垫等地方,自己设计

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

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