今天一时兴起,想用python爬爬自己的博客,通过数据聚合,制作高逼格的云图(对词汇出现频率视觉上的展示),看看最近我到底写了啥文章. 一.直接上几张我的博客数据的云图 1.1 爬取文章的标题的聚合 1.2 爬取文章的摘要的聚合 1.3 爬取文章的标题+摘要的聚合 我最近写了SpringCloud系列教程,还有一些微服务架构方面,从云图上看,基本吻合.你若不信,可以进我的博客看看,数据还是非常准确的 二.技术栈 开发工具: pycharm 爬虫技术:bs64.requsts.jieba 分析工具…

1 前言 2017年6月1日,美国特朗普总统正式宣布美国退出<巴黎协定>.宣布退出<巴黎协定>后,特朗普似乎成了“全球公敌”. 特斯拉总裁马斯克宣布退出总统顾问团队 迪士尼董事长离开总统委员会 谷歌等25家大公司联名刊发整版广告:美国不应退出巴黎协定 法国总统马克龙:特朗普宣布退出<巴黎协定>是“错误”之举 …… 在此背景下,本文以python词云图分析的方式来了解下相关情况. 2 特朗普演讲内容分析 首先来看下特朗普宣布退出<巴黎协定>时都说了啥. 特朗普…

转载请标明出处: http://blog.csdn.net/forezp/article/details/70198541 本文出自方志朋的博客 今天一时兴起,想用python爬爬自己的博客,通过数据聚合,制作高逼格的云图(对词汇出现频率视觉上的展示),看看最近我到底写了啥文章. 一.直接上几张我的博客数据的云图 1.1 爬取文章的标题的聚合 1.2 爬取文章的摘要的聚合 1.3 爬取文章的标题+摘要的聚合 我最近写了SpringCloud系列教程,还有一些微服务架构方面,从云图上看,基本吻合.…

1. 导入需要的包package import matplotlib.pyplot as plt from scipy.misc import imread from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS import xlrd 2. 设置生成词云图的背景图片,最好是分辨率高且色彩边界分明的图片 def set_background(picpath): back_coloring = imread(picpath)# 设置背景图片,png等图片格式 retur…

2019-12-12中文文本分词和词云图具体功能介绍与学习代码: import jiebaa="由于中文文本的单词不是通过空格或者标点符号来进行分割"#jieba.lcut()s是最常用的中文分词函数,用于精准模式,即将字符串分割为等量的中文词组,返回结果是列表类型print(jieba.lcut(a))#jieba.lcut(s,cut_all=True):用于全模式,即将字符串所有分词可能均列出来,返回结果是列表类型,冗余性较大,速度很快,但是不能解决歧义的问题print(jieb…

安装库 pip install jieba wordcloud matplotlib 准备 txt文本 字体(simhei.ttf) 词云背景图片 代码 import matplotlib.pyplot as plt import jieba from wordcloud import WordCloud #1.读出歌词 text = open('jack.txt','r',encoding='utf-8').read() #2.把歌词剪开 cut_text = jieba.cut(text)…

用后处理软件处理的云图会出现这样或那样的不满意,其实我们可以将求解数据导出以后,借助python定制云图. 我们以fluent为例 求解完成之后,我们将我们需要做云图的物理量以ASCII导出 如下的python脚本 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import csv import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import griddata #==========…

2月22日更新:   0.Python从零开始系列连载: Python从零开始系列连载(1)——安装环境 Python从零开始系列连载(2)——jupyter的常用操作 Python从零开始系列连载(3)——Python的基本数据类型(上) Python从零开始系列连载(4)——Python的基本数据类型(下) Python从零开始系列连载(5)——Python的基本运算和表达式(上) Python从零开始系列连载(6)——Python的基本运算和表达式(下) Python从零开始系列连载(7)…

3. An Informal Introduction to Python 在以下示例中,输入和输出以提示符(>>>和...)的出现和消失来标注:如果想要重现示例,提示符出现时,必须输入提示符之后的所有内容.不以提示符开头的行是解释器的输出.需要注意的是示例中行内从属提示符意味着必须多输入一个空行,用来终止多行命令. 手册中的许多示例,包括以交互提示符输入的,都包含注释.Python的注释以#字符开头,直至物理行尾结束.注释可以出现在行首,或者跟在空白符或代码后面,但是不能出现在字符串中…

本文主要是对公众号之前发布的文章进行分类整理,方面大家查阅,以后会不定期对文章汇总进行更新与发布.   一.推荐阅读: Anaconda安装第三方包(whl文件) 福布斯系列之数据分析思路篇 福布斯系列之数据采集 python求职Top10城市,来看看是否有你所在的城市 Python:一篇文章掌握Numpy的基本用法 Pandas: 如何将一列中的文本拆分为多行? 2017年上半年过去了,你读了多少本书? 二.文章分类汇总: Python基础: Python读取和处理文件后缀为".sqlite&…

Django 关系表中的数据操作 表关联对象的访问 关联对象的add方法 create方法 remove方法 clear方法 多表查询 查询补充 聚合查询 分组查询 F查询 Q查询 关系表的数据操作 在views中导入modles模型中的,Django7中创建的模型 from .models import Department, Student, Stu_Detail, Course 先给Department添加数据 def doo(request): # department添加数据 d1 =…

Pycharm 鼠标移动到函数上,CTRL+Q可以快速查看文档,CTR+P可以看基本的参数. apply(),applymap()和map() apply()和applymap()是DataFrame的函数,map()是Series的函数. apply()的操作对象是DataFrame的一行或者一列数据,applymap()是DataFrame的每一个元素.map()也是Series中的每一个元素. apply()对dataframe的内容进行批量处理, 这样要比循环来得快.如df.apply(…

这篇博客从用python实现分析数据的一个完整过程.以下着重几个python的moudle的运用"pandas",""wordcloud","matlibplot": 1.导入数据,看看数据的结构内容: import pandas as pd mytext = pd.read_csv(r'F:\kaggle data\2016-us-presidential-debates\test.csv',encoding = 'iso-8859-…

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5046450.html 对数据进行分组并对各组应用一个函数,是数据分析的重要环节.数据准备好之后,通常的任务就是计算分组统计或生成透视表.groupby函数能高效处理数据,对数据进行切片.切块.摘要等操作.可以看出这跟SQL关系密切,但是可用的函数有很多.在本章中,可以学到: 根据一个或多个键(可以是函数.数组或DataFrame列名)拆分pandas对象 计算分组摘要统计,如计数.平均值.标准差.,或自定义函数 对Data…

作者:坏蛋链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24645819来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 一.前言 本着知识分享,聚合优质内容为大家提供方便的原则,我们将每周为大家做一期技术专题内容聚合,论坛本身的内容有限并且带有天然的局限性,不得已很多内容都是外部转载来的,在此并无侵权的意图,只为大家更好的去学习,如有作者或网站不同意分享的,可私信我来解决,感谢大家的支持!这次以python黑客为专题则需要实现进行一些申明,首先"…

对数据集进行分组并对各分组应用函数是数据分析中的重要环节. group by技术 pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分为多组,拆分操作是在对象的特定轴上执行的,然后将一个函数应用到各个分组并产生一个新值,最后所有这些函数的执行结果会被合并到最终的结果对象中. >>> from pandas import * >>> df=DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one…

Python 数据分析(二) 本实验将学习利用 Python 数据聚合与分组运算,时间序列,金融与经济数据应用等相关知识 第1节 groupby 技术 第2节 数据聚合 第3节 分组级运算和转换 第4节 透视表和交叉表 第5节 时间序列 第6节 日期的规范.频率以及移动 第7节 时区处理 第8节 时期及算术运算 第9节 重采样及频率转换 第10节 时间序列绘图 groupby 技术 一.实验简介 Python 数据分析(二)需要同学们先行学完 Python 数据分析(一)的课程. 对数据集进行分…

前面讲完了字符处理,但对数据进行整体性的聚合运算以及分组操作也是数据分析的重要内容. 通过数据的聚合与分组,我们能更容易的发现隐藏在数据中的规律. 数据分组 数据的分组核心思想是:拆分-组织-合并 首先,我们了解下groupby这个函数 import numpy as np import pandas as pd data=pd.DataFrame({'level':['a','b','c','b','a'], 'num':[3,5,6,8,9]}) print(data) 结果为: combi…

准备工作 主要用到Python的两个第三方库 jieba:中文分词工具 wordcloud:python下的词云生成工具 步骤 准备语料库,词云图需要的背景图片 使用jieba进行分词,去停用词,词频统计等 使用wordcloud进行词频展示 主要代码 import jieba jieba.load_userdict('userdict.txt') # 加载自定义词典 sentence_depart = jieba.cut(sentence) # 分词 stop_words = stop_wor…

# -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第九章# 数据聚合与分组运算import pandas as pdimport numpy as npimport time # 分组运算过程 -> split-apply-combine# 拆分 应用 合并start = time.time()np.random.seed(10)# 1.GroupBy技术# 1.1.引文df = pd.DataFrame({ 'key1': ['a',…

ORM操作 https://www.cnblogs.com/maple-shaw/articles/9403501.html 一.一般操作 1. 必知必会13条 <1> all(): 查询所有结果 <2> get(**kwargs): 返回与所给筛选条件相匹配的对象,返回结果有且只有一个,如果符合筛选条件的对象超过一个或者没有都会抛出错误. <3> filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象 <4> exclude(**kwarg…

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…

昨日内容回顾 # 一对多的添加方式1(推荐) # book=Book.objects.create(title="水浒传",price=100,pub_date="1643-4-12",publish_id=1) # print(book.title) # 一对多的添加方式2 # publish必须接受一个对象 # xigua=Publish.objects.filter(name="西瓜出版社").first() # book=Book.obj…

昨日内容回顾 # 一对多的添加方式1(推荐) # book=Book.objects.create(title="水浒传",price=100,pub_date="1643-4-12",publish_id=1) # print(book.title) # 一对多的添加方式2 # publish必须接受一个对象 # xigua=Publish.objects.filter(name="西瓜出版社").first() # book=Book.obj…

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…

上一篇主要介绍了MongoDB的基本操作,包括创建.插入.保存.更新和查询等,链接为MongoDB基本操作. 在本文中主要介绍MongoDB的聚合以及与Python的交互. MongoDB聚合 什么是聚合 MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果. 聚合是基于数据处理的聚合管道,每个文档通过由多个阶段组成的管道,可以对每个阶段的管道进行分组.过滤等功能,然后经过一系列处理,输出结果. 语法:db.集合名称.aggregate({…

又到了清明时节,用python爬取了网易云音乐<清明雨上>的评论,统计词频和绘制词云图,记录过程中遇到一些问题 爬取网易云音乐的评论 一开始是按照常规思路,分析网页ajax的传参情况.看到参数都是加密过的,在网上参考别人之前爬虫的思路.发现陆续有人用模拟传参,自己加密参数来实现,主要用python和js版本的.我尝试了几次,加密过程有问题没解决.后来突然看到有人提到了一个get请求获取评论的url,实测可以用,估计是传参之后,实际调用的内部接口. http://music.163.com/ap…

ORM查询之基于对象的正向查询与反向查询 对象形式的查询 # 正向查询 ret1=models.Book.objects.first() print(ret1.title) print(ret1.price) print(ret1.publisher) print(ret1.publisher.name) # ret1.publisher是book属性,是Publish对象,非queryset集合 # 反向查找 ret2=models.Publish.objects.last() print(r…

前言 Python的pandas包提供的数据聚合与分组运算功能很强大,也很灵活.<Python for Data Analysis>这本书第9章详细的介绍了这方面的用法,但是有些细节不常用就容易忘记,遂打算把书中这部分内容总结在博客里,以便复习查看.根据书中的章节,这部分知识包括以下四部分: 1.GroupBy Mechanics(groupby技术) 2.Data Aggregation(数据聚合) 3.Group-wise Operation and Transformation(分组级运…

断网了2天  今天补上     聚合操作: 对文档的信息进行整理统计的操作 返回:统计后的文档集合 db.collection.aggregate() 功能:聚合函数,完成聚合操作 参数:聚合条件,配合聚合操作符使用 返回:聚合后的结果   常用聚合操作符: 1.$group  分组聚合   要配合具体的统计操作符获取结果   $sum  求和 db.class1.aggregate({$group:{_id:'$gender',num:{$sum:1}}})      分组   按照gende…