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:

R语言进行词云统计分析 本文章从爬虫.词频统计.可视化三个方面讲述了R语言的具体应用,欢迎大家共同谈论学习 1.使用 rvest 进行数据的爬取 #如果没有,先安装rvest包 install.packages("rvest") library(rvest) url <- "http://www.sohu.com/a/123426877_479559" #读取数据,规定编码 web <- read_html(url, encoding = "u

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

利用2018年政府工作报告的例子向大家展示一下R语言如何进行文本挖掘的~用到的包有jiebaR和wordcloud2. 1.安装并加载jiebaR install.packages("jiebaR") library(jiebaR) 2.以2018年政府工作报告为文本,进行分词 (1)首先要将2018年政府工作报告以txt的形式下载到R语言的工作路径中 读取文本: text<-readLines("E:/R-3.4.4/bin/workdirection/report.

1.数据是使用scrapy-redis爬取的,存放在redis里面,爬取的是最近大热电影<海王> 2.使用了jieba中文分词解析库 3.使用了停用词stopwords,过滤掉一些无意义的词 4.使用matplotlib+wordcloud绘图展示 from redis import Redis import json import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 加载停用词 # s

今日学习了python的词云技术 from os import path from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt d=path.dirname(__file__) text=open(path.join(d,"data//constitution.txt")).read() # 步骤3-2:设置一张词云图对象 wordcloud = WordCloud(background_color="

R语言中文分词包jiebaR R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网-.都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领域

一.词云 "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.python实现中文词云显示 1.需要准备的python库包括,matplotlib,jieba和wordcloud,可以通过pip install ---进行安装. 2.代码实现 #-*-coding:utf-8-*- ###生成tx

R语言中文社区历史文章整理(类型篇)   R包: R语言交互式绘制杭州市地图:leafletCN包简介 clickpaste包介绍 igraph包快速上手 jiebaR,从入门到喜欢 Catterplots包,让你绘制不一样的图 今天再来谈谈REmap包 ggplot2你需要知道的都在这... R访问数据库管理系统(通过RODBC包和RMySQL包两种方式) NLP——自然语言处理(三)text2vec包 Rattle:数据挖掘的界面化操作 借助caret包实现特征选择的工作 R语言的高质量图形

1. 词云简介 词云,又称文字云.标签云,是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现,形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片,从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思.常见于博客.微博.文章分析等. 除了网上现成的Wordle.Tagxedo.Tagul.Tagcrowd等词云制作工具,在python中也可以用wordcloud包比较轻松地实现(官网.github项目): from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pypl

整体简介: 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. 基于Python的词云生成类库,很好用,而且功能强大.在做统计分析的时候有着很好的应用,比较推荐. github:https://github.com/amueller/word_cloud 官方地址:https://amueller.github.io/word_cloud/ 快速生成词云: #导入所需库 from wordc

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

词云图,大家一定见过,大数据时代大家经常见,我们今天就来用python的第三方库wordcloud,来制作一个大数据词云图,同时会降到这个过程中遇到的各种坑, 举个例子,下面是我从自己的微信上抓的微信好友签名,制作的词云图:看来用的做多的还是“方得始终”啊 首先我们需要几个库,pip完了导入 import chardet #检测字符类型的类 from wordcloud import WordCloud #词云库 import matplotlib.pyplot as plt #数学绘图库 咱们

R 语言似乎在WINDOWS平台上对中文的支持不是特别好,似乎是3.1.2的一个BUG. 目前我研究出了一个临时解决方案,你可以将代码编写成一个函数,从而在调用的过程中不必如下繁琐: 1. 先将本地语言集转换成English 1252: Sys.setlocale(category="LC_ALL", locale = "English_United States.1252") 2. 将文件集以UTF-8的格式读入: b<-read.csv(y,head=F,

1. 词频统计: import jieba txt = open("threekingdoms3.txt", "r", encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = counts.get(word,0) + 1 items = list(counts.ite

热词图很酷炫,也非常适合热点事件,抓住重点,以图文结合的方式表现出来,很有冲击力.下面这段代码是制作热词图的,用到了以下技术: jieba,把文本分词 wordcloud,制作热图 chardet,辨别文件的编码格式,其中中文统一为GB18030,更加的兼容 imageio,提取图片的形状 其他:自动识别文件编码,自动识别txt文件,图片文件名与txt文件一致,使用的是四大名著的文本(自行百度),部分中国地图 上代码: import os import jieba import wordclou

import jiebabook = "2015.txt"txt = open(book).read()ex = {'不是','就是','的话','1.1','docin','www'}ls = []words = jieba.lcut(txt)print(words)counts = {}for word in words: ls.append(word) if len(word) == 1: continue else: counts[word] = counts.get(word

在线工具: http://timdream.org/wordcloud/# 源码: https://github.com/timdream/wordcloud

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~ --------------------------- tmcn包目前托管在在R-forge 上开发和发布.下载方式以及Rforge相关链接: install.packages("tmcn", repos = "http://R-Forge.R-project.org") tmcn 包是一个进行中文文本挖掘的R包.包含了中文编码处理.文字操作. 文本挖掘模型和算法的一些

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/11578.html 一.写在前面 之前在简书首页看到了Python爬虫的介绍,于是就想着爬取B站弹幕并绘制词云,因此有了这样一个简单的尝试,从搭建环境到跑通demo,不懂语法,不知含义,装好环境,查到API,跑通Demo,就是目标!纯零基础萌新! 关于环境的安装及调试过程中遇到的问题记录请移步 二.Python爬取B站弹幕 环境说明 windows8.1 x64+python3.6+scrapy1.4 参考文档: scr