词云 (Word Cloud)是对文本中出现频率较高的词语给予视觉化展示的图形, 是一种常见的文本挖掘的方法. 实例:     依赖包: # pip3 install wordcloud  jieba   matplotlib  imageio wordcloud 模块介绍: class wordcloud.WordCloud( font_path=None, #(string)字体OTF or TTF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'…

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…

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…

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…

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…

LESS 做为 CSS 的一种形式的扩展,它并没有阉割 CSS 的功能,而是在现有的 CSS 语法上,添加了很多额外的功能,所以学习 LESS 是一件轻而易举的事情,果断学习之! 变量 很容易理解: @nice-blue: #5B83AD; @light-blue: @nice-blue + #111; #header { color: @light-blue; } 输出: #header { color: #6c94be; } 甚至可以用变量名定义为变量: @var: 'I am fnord.…

继<微博尾>之<玩转尾巴>好玩尾巴积分版传送门:http://blog.csdn.net/love_5209/article/details/39473983 (本文android新手所做,有疑问或建议请回复~直接回帖或联系新浪微博@请叫我小纯酷) 最新版本号3.1微博尾下载地址:http://android.myapp.com/myapp/detail.htm?apkName=com.xiaoku.weibowei 学习android也快一个月了,本身有java基础.学起来也比較…

主要是分享下用vuejs开发项目过程中遇到的问题,vuejs开发的优势和需要注意的地方. 项目主要页面:主页,最新,分类,分类列表,详情页,结果页,斗图(列表,制作页) 效果图: 地址:https://zbimetest.iflyresearch.com/#/index?appid=tangdaoya 工具:vue脚手架:vue-cli 项目结构: 知识点:vue语法.vue-router(路由).Mint UI(基于vue的移动端组件库).es6(箭头函数,axios等).webpack配置等…

一.起因: 昨天在简书上看到这么一篇文章<中国的父母,大都有毛病>,看完之后个人是比较认同作者的观点. 不过,翻了下评论,发现评论区争议颇大,基本两极化.好奇,想看看整体的评论是个什么样,就写个爬虫,做了词云. 二.怎么做: ① 观察页面,找到获取评论的请求,查看评论数据样式,写爬虫 ② 用 jieba 模块,将爬取的评论做分词处理 ③ 用 wordcloud 模块,生成词云 三.代码如下: #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- impo…