wordcloud例子

2024-11-01

词云wordcloud入门示例

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

R 语言词云wordcloud

来源:http://blog.chinaunix.net/uid-25135004-id-4311592.html wordcloud函数--用于绘制词云图用法: wordcloud(words,freq,scale=c(4,.5),min.freq=3,max.words=Inf,random.order=TRUE, random.color=FALSE, rot.per=.1, colors="black",ordered.colors=FALSE,use.r.layout=FA

爬取豆瓣电影影评，生成wordcloud词云，并利用监督学习根据评论自动打星

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

wordcloud词云

借鉴别人的一个小例子,快速生成词云的代码: from wordcloud import WordCloud f = open(u'txt/AliceEN.txt','r').read() wordcloud = WordCloud(background_color="white",width=1000, height=860, margin=2).generate(f) # width,height,margin可以设置图片属性 # generate 可以对全部文本进行自动分词,但是他

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

词云wordcloud类介绍&python制作词云图&词云图乱码问题等小坑

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

Python第三方库wordcloud（词云）快速入门与进阶

前言: 笔主开发环境:Python3+Windows 推荐初学者使用Anaconda来搭建Python环境,这样很方便而且能提高学习速度与效率. 简介: wordcloud是Python中的一个小巧的词云生成器. github:https://github.com/amueller/word_cloud 官网:https://amueller.github.io/word_cloud/ 下载: 1--使用conda下载(前提是安装了Anaconda,推荐这种方法): conda install

这42个Python小例子，太走心

告别枯燥,60秒学会一个Python小例子.奔着此出发点,我在过去1个月,将平时经常使用的代码段换为小例子,分享出来后受到大家的喜欢. 一.基本操作 1 链式比较 i = 3print(1 < i < 3) # Falseprint(1 < i <= 3) # True 2 不用else和if实现计算器 from operator import * def calculator(a, b, k): return { '+': add, '-':

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)

JavaScript数据可视化编程书籍上面的例子(flotr2)

先看demo再看例子 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> </head> <body> <div id="chart" style="width:600px;height:400px;"></d

根据词频生成词云(Python wordcloud实现)

网上大多数词云的代码都是基于原始文本生成,这里写一个根据词频生成词云的小例子,都是基于现成的函数. 另外有个在线制作词云的网站也很不错,推荐使用:WordArt 安装词云与画图包 pip3 install wordcloud pip3 install matplotlib word_cloud.py(生成词云的程序) from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 生成词云 def create_word_clo

Python模块---Wordcloud生成词云图

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

Wordcloud（词云）安装使用以及vscode搭建虚拟环境

(电脑烧掉了主板,地方上的所有门店全部关闭了,幸好现在京东还通物流,总算是进行把电脑拿回来了.对于一些东西无法实际操作真的是很难受,言归正传,说一下Wordcloud) Wordcloud安装(全局安装) Wordcloud是python的一个第三方模块,其最大的特点就是可以通过我们的内容直接统计出单词出次数,随后以图形化的形式直观的展示给用户(按照大小,出现次数越多,显示的形状越大),这样就对于我们直观的进行查看显的特别方便了. 对于Wordcloud的安装,一般我们首先会考虑到使用pip进行

Python：wordcloud

wordcloud官方文档 1.简介 wordcloud是优秀的词云展示的第三方库 2.导入模块 import wordcloud 3.wordcloud对象初始化以下参数值均为官方文档给出的默认值 w=wordcloud.WordCloud( font_path=None, width=400, height=200, margin=2, ranks_only=None, prefer_horizontal=0.9, mask=None, scale=1, color_func=None,

Python数据可视化 -- Wordcloud

Python数据可视化 -- Wordcloud 安装启动命令行,输入:pip install wordcloud word cloud 库介绍及简单使用 wordcloud库,可以说是python非常优秀的词云展示第三方库.词云以词语为基本单位更加直观和艺术的展示文本词云图,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

SQLServer地址搜索性能优化例子

这是一个很久以前的例子,现在在整理资料时无意发现,就拿出来再改写分享. 1.需求 1.1 基本需求: 根据输入的地址关键字,搜索出完整的地址路径,耗时要控制在几十毫秒内. 1.2 数据库地址表结构和数据: 表TBAddress 表数据 1.3 例子: e.g. 给出一个字符串如“广大”,找出地址全路径中包含有“广” 和“大”的所有地址,結果如下: 下面将通过4个方法来实现,再分析其中的性能优劣,然后选择一个比较优的方法. 2.创建表和插入数据 2.1 创建数据表TBAddress use te

C#+HtmlAgilityPack+XPath带你采集数据(以采集天气数据为例子)

第一次接触HtmlAgilityPack是在5年前,一些意外,让我从技术部门临时调到销售部门,负责建立一些流程和寻找潜在客户,最后在阿里巴巴找到了很多客户信息,非常全面,刚开始是手动复制到Excel,是真尼玛的累,虽然那个时候C#还很菜,也想能不能通过程序来批量获取(所以平时想法要多才好).几经周折,终于发现了HtmlAgilityPack神器,这几年也用HtmlAgilityPack采集了很多类型数据,特别是足球赛事资料库的数据采集以及天气数据采集,都是使用HtmlAgilityPack,所以

REGEX例子

作为REGEX的例子,代码9.3显示了一个给定的文件有多少行,具有给定的模式,通过命令行输入(注:有更有效率的方式来实现这个功能,如Unix下的grep命令,在这里只是给出了另一种方式).这个程序像下面这样执行: program_name.py file_name pattern 这里file_name是文件的名字,pattern是需要查找的模式: 列表9.3:计算多少行包含有一个用户给定的模式 import re,sys rgx = re.compile(sys.argv[2]) counte

CSharpGL(25)一个用raycast实现体渲染VolumeRender的例子

CSharpGL(25)一个用raycast实现体渲染VolumeRender的例子本文涉及的VolumeRendering相关的C#代码是从(https://github.com/toolchainX/Volume_Rendering_Using_GLSL)的C++代码转换来的. 效果图下载 CSharpGL已在GitHub开源,欢迎对OpenGL有兴趣的同学加入(https://github.com/bitzhuwei/CSharpGL) 实现思路 raycast 用一个3D纹理存储整个

简单例子了解View的事件分发

什么是事件分发我们在写自定义ViewGroup或者自定义View的时候经常要处理用户的点击事件,如果我们的View在最底层,他在很多ViewGroup里面,我们如何让我们的点击事件准确传递到View里面,这就涉及到一个View很重要的知识点,View的事件分发.事件分发,分开来讲就是事件+分发,所谓事件指的就是View的被手机触摸后产生的事件MotionEvent,而分发指的就是MotionEvent的传递和处理. 下面,我们说一下单手指触摸事件有哪些 ACTION_DOWN--手指刚触摸屏幕

wordcloud例子

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