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

记录瞬间 首先,要安装一些第三方包 pip install scipyCollecting scipy Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/f1/b8/800d98339427199305f8b4a7f02827ec9bfea438d677aecbe0bd297092d5/scipy-1.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl (31.7MB) 100% |███████████████████████████

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

简单示例 from matplotlib import pyplot as plt from wordcloud import WordCloud filename = "text.txt" #文本路径 with open(filename,encoding="utf-8") as f: data = f.read() font = r'C:\Windows\Fonts\FZSTK.TTF' wc = WordCloud(font_path=font, # 如果是中

# 根据传入的背景图片路径和词频字典.字体文件,生成指定名称的词云图片 def generate_word_cloud(img_bg_path, top_words_with_freq, font_path, to_save_img_path, background_color='white'): # 读取背景图形 img_bg = imread(img_bg_path) # 创建词云对象 wc = WordCloud(font_path=font_path, # 设置字体 background

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

pip install wordcloud 需要用到numpy  pillow matplotlib 安装完成以后 wordcloud_cli --text in.txt --imagefile out.png --mask in.png text 是词云来源,mask 是背景框架 ,imagefile 输出的文件 wordcloud_cli --help 查看所有支持的命令参数 实例:

# coding=utf-8 """根据搜索词下载百度图片""" import re import urllib import os def get_onepage_urls(onepageurl): """获取单个翻页的所有图片的urls+当前翻页的下一翻页的url""" try: page = urllib.urlopen(onepageurl) # urllib.urlopen()

import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import jieba text_from_file_with_apath = open('python.txt',encoding='utf-8').read() wordlist_after_jieba = jieba.cut(text_from_file_with_apath, cut_all=True) wl_space_split = " ".jo

安装wordcloud的时候果然还是出现了问题,试了网上说的好多办法,最后找到了一种成功率高的,可以优先尝试一下 下载.whl文件http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 打开cmd进入whl文件的路径 运行这条命令: python -m pip install <filename> 不出意料应该会报错, 解决办法: 1.在这里下载对应的.whl文件,注意别改文件名! http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/

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,如有问题请及时联系我们以作处理. 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 python免费学习资料以及群交流解答点击即可加入 最近新上影的电影<花木兰>,评分还是有点低 今天咱们就爬取一下花木兰这个电影评价,看看大家都是怎么评价的 基本环境配置 python 3.6 pycharm requests parsel pip install requests pip install parsel

1.jieba库的基本介绍 (1).jieba是优秀的中文分词第三方库 中文文本需要通过分词获得单个的词语 jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装 jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数 (2).jieba分词的原理 Jieba分词依靠中文词库 利用一个中文词库,确定汉字之间的关联概率 汉字间概率大的组成词组,形成分词结果 除了分词,用户还可以添加自定义的词组 2.jieba库使用说明 (1).jieba分词的三种模式 精确模式.全模式.搜索引擎模式 精确模式:把文本精确

一.爬虫前准备 1.工具:pychram(python3.7) 2.库:random,requests,fake-useragent,json,re,bs4,matplotlib,worldcloud,numpy,PIL,jieba random:生成随机数 requests:发送请求获取网页信息 fake-useragent:生成代理服务器 json:数据转换 re:用于正则匹配 bs4:数据过滤 matpotlib:图像处理 worldcloud:生成词云 numpy:图像处理 PIL:图像

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"

结巴分词 import jieba """ pip install jieba 1.精确模式 2.全模式 3.搜索引擎模式 """ txt = '中国,是以华夏文明为源泉.中华文化为基础,并以汉族为主体民族的多民族国家,通用汉语.汉字,汉族与少数民族被统称为“中华民族”,又自称为炎黄子孙.龙的传人.' # 精确模式(没有冗余) # res = jieba.cut(txt) # 获取可迭代对象res = jieba.lcut(txt) # 获取列表

代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import requests import pandas as pd import time import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import jieba header={ 'authorization':'Bearer 2|1:0|10:1515395885|4:z_c0|92:Mi4xOFQ0UEF3QUFBQUFBRU1LMElhcTVDe

什么是词云呢? 词云就是一些关键词组成的一个图片.大家在网上经常看到,下面看一些例子: 那用python生成一个词云的话怎么办呢,首先要有一些词,咱们随便找个吧,用see you again的歌词好了,放到again.txt里面,放着待会咱们用. 然后呢,咱们用 wrodcloud这个模块,他可以实现分词,生成咱们想要的词云图片,直接使用pip install wordcloud安装即可. 过程呢,就是先读取到歌词,然后给WordCloud,让他帮咱们分词,分词的意思就是把里面的一些关键词提取出

最近在忙考试的事情,没什么时间敲代码,一个月也没几天看代码,最近看到可视化的词云,看到网上也很多这样的工具, 但是都不怎么完美,有些不支持中文,有的中文词频统计得莫名其妙.有的不支持自定义形状.所有的都不能自定义颜色 于是网上找了一下,决定用python绘制词云,主要用到的是wordcloud库,安装只需要pip isntall wordcloud就行, 数据用的是酒店评论的数据,代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as

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

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