1.核心包 #jieba.pandas用来处理数据,数据源以xls格式存储的,这里用pandas进行处理import jieba from jieba import analyse import pandas as pd#scipy.wordcloud创建词云 from scipy.misc import imread from wordcloud import WordCloudfrom wordcloud import ImageColorGenerator#matpoltlib展示.保存生

利用Rweibo ,wordcloud做词云 #导入需要的包,不存在则下载 require(Rweibo) #必须先调用rJava不然Rwordseg 无法使用 library(rJava) require(Rwordseg) require(RColorBrewer) require(wordcloud) require(scales) #通过微博抽取含有“大数据”的博文 #只能读取20pages #!!!!最好保存工作空间 ,频繁调用会导致账号被封 res11 <- web.search.c

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

一 . Java爬取B站弹幕 弹幕的存储位置 如何通过B站视频AV号找到弹幕对应的xml文件号 首先爬取视频网页,将对应视频网页源码获得 就可以找到该视频的av号aid=8678034 还有弹幕序号,cid=14295428 弹幕存放位置为  http://comment.bilibili.com/14295428.xml import org.apache.http.HttpEntity; import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpR

字符可以作画(参考前文:使用记事本画出照片) 字符串一样也可以 安装词云WordCloud. pip install wordcloud 编写要生成词云的内容字符串 保存为txt格式就可以了 使用Python代码实现词云 from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': f = open(u'data.txt','r').read() word = WordClou

在对python有了一定的了解之后就对python的第三方库产生了十分浓厚的兴趣,因为python的很多功能都是要依靠第三方库函数来实现的,而且在计算机二级刚刚加入的python考试中也有对第三方库的安装和运用有一定的要求,比如Turtle库.jieba库.pyinstaller库.wordcloud库.time库等等,所以就想安装第三方库函数,这个是动机,也是一个不断摸索和学习的过程,安装的环境是python3.5的IDLE,系统是64位win10,安装的方法是使用pip安装,应该还有其他方法

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

Wordcloud各参数含义 font_path : string #字体路径,需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上,如:font_path = '黑体.ttf' width : int (default=400) #输出的画布宽度,默认为400像素 height : int (default=200) #输出的画布高度,默认为200像素 prefer_horizontal : float (default=0.90) #词语水平方向排版出现的频率,默认 0.9 (所以词语垂直方向排版出现

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

wordcloud官方文档: http://amueller.github.io/word_cloud/generated/wordcloud.WordCloud.html#wordcloud.WordCloud 英文直接用wordcloud就可以,如果是中文需要进行分词,我用了jieba分词,jieba分词处理中文可参考:https://github.com/fxsjy/jieba 实例: from wordcloud import WordCloud %matplotlib inline i

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

环境及模块: Win7 64位 Python 3.6.4 WordCloud 1.5.0 Pillow 5.0.0 Jieba 0.39 目标: 绘制安徽省2018年某些科技项目的词云,直观展示热点. 思路: 先提取项目的名称,再用Jieba分词后提取词汇:过滤掉“研发”.“系列”等无意义的词:最后用WordCloud 绘制词云. 扩展: 词云默认是矩形的,本代码采用图片作为蒙版,产生异形词云图.这里用的图片是安徽省地图. 秘笈: 用网上的常规方法绘制的词云,字体有点模糊,秘笈在最后点明. 本文

一.wordcloud是什么 词云,在一段文本中提取关键词进行扁平化的展示,更能吸引目标客户的眼球. 市面上有很多在线生成词云的工具,本文以Python中的第三方库wordcloud为例讲解如何自动生成词云图 二.在python3环境中安装 1. 使用conda install wordcloud或者pip install wordcloud安装,此方法可能会报错或者安装失败 2. 下载whl安装,https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordc

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

词云图是根据词出现的频率生成词云,词的字体大小表现了其频率大小. 写在前面: 用wc.generate(text)直接生成词频的方法使用很多,所以不再赘述. 但是对于根据generate_from_frequencies()给定词频如何画词云图的资料找了很久,下面只讲这种方法. generate_from_frequencies适用于我已知词及其对应的词频是多少(已有数据库),不需要分词的情况下. 官方文档说generate_from_frequencies函数的参数是array of tupl

import jieba #第一题 txt='Python是最有意思的编程语言' words=jieba.lcut(txt) #精确分词 words_all=jieba.lcut(txt,cut_all=True) #全分词 words_sh=jieba.lcut_for_search(txt) #搜索分词 print(words) print(words_all) print(words_sh) #第二题 txt1="今天晚上我吃了意大利面" jieba.add_word("

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

turtle库(必考) 1.from turtle import * #导入turtle库中的所有方法 2.turtle.pensize(size) #画笔的大小 3.turtle.pencolor(“color”) #画笔的颜色 4.turtle.forward(distance) #画笔前行distance多少距离 5.turtle.backward(distance) #画笔后退distance多少距离 6.turtle.circle(R,degree) #R为圆的半径,degree为所画

介绍 对文本中出现频率较高的关键词给予视觉化的显示 使用 import jieba import codecs import wordcloud file = r"C:\Users\Administrator\Desktop\岗位需求.txt" text = codecs.open(file, mode='r', encoding="utf-8").read() cut_string = jieba.cut(text) # 将里面的单词使用空格连接 string =

介绍   对文本中出现频率较高的关键词给予视觉化的显示 使用 python import jieba import codecs import wordcloud file = r"C:\Users\Administrator\Desktop\岗位需求.txt" text = codecs.open(file, mode='r', encoding="utf-8").read() cut_string = jieba.cut(text) # 将里面的单词使用空格连接