最近在用python制作词云的时候发现了一个更加方便快捷很好玩的词云制作网站 http://www.tagxedo.com/app.html 所以今天就来大致介绍下是怎么使用的 1.先来介绍下tagxedo的作用(借用官网的说法) Tagxedo是一款可以自定义云的外形的文字云在线生成工具,可以把人物头像用单词或者文字来制作成词图样式.因为它不仅完美地支持中文,而且制作方法简单.易操作.Tagxedo将词频,主题,标签很好的结合在了一起.采用Sliverlight,渲染速度很快. 2.安装 输入…

实现文本分词+在线词云实现工具 词云是NLP中比较简单而且效果较好的一种表达方式,说到可视化,R语言当仍不让,可见R语言︱文本挖掘——词云wordcloud2包 当然用代码写词云还是比较费劲的,网上也有一些成型的软件供大家使用. 本节转载于金砖咖啡馆公众号 我们词云制作工具是目前非常流行的tagxedo,tagxedo对于英文的分词做的很好(废话,英文单词之间有空格),但是对于中文分词做的不好,于是我们需要用到另外一个在线工具http://life.chacuo.net/convertexpor…

# 根据传入的背景图片路径和词频字典.字体文件,生成指定名称的词云图片 def generate_word_cloud(img_bg_path, top_words_with_freq, font_path, to_save_img_path, background_color='white'): # 读取背景图形 img_bg = imread(img_bg_path) # 创建词云对象 wc = WordCloud(font_path=font_path, # 设置字体 background…

所用数据来自于之前的一篇博客: <QQ群成员发言次数统计(正则表达式版)> 链接:http://www.cnblogs.com/liyongzhao/p/3324026.html 1.首先导出数据到Y盘,存为demo.csv SAS程序如下: proc export data=rtf outfile="Y:\demo.csv" dbms=csv replace; putnames=yes; run; 2.将数据读入R R程序如下: demo<-data.frame(r…

1.词云图 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. 先看几个词云图 简书签约作者标签词云 全国政协常委会工作报告词云图 2.推荐几个不错的词云图工具 Tagul Tagul云可以自定义字体.词云的形状(有爱心.BUS.雪人.人像.UFO等),颜色等,做出来的词云图很酷炫,为网站访问者提供良好的用户体验.用户可以在网站做好词云图,然后印在衣服.杯子.鼠标垫等地方,自己设计…

降本增效是IT部门永恒的主题,从自身做起.踏踏实实把工作做好 在线词云制作软件: https://wordart.com/create…

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…

在之前的文章中,我们获得了豆瓣爬取的短评内容,汇总到了一个文件中,但是,没有被利用起来的数据是没有意义的. 前文提到,有一篇微信推文的关于词云制作的一个实践记录,准备照此试验一下. 思路分析 读文件 利用with open() as...将文件读进来.这里需要注意文件内容的大小. 分词 由于获取的是大量的短评文字,而制作词云需要的是各种词语,有了词,才能谈词云,所以目前第一步需求的就是讲短评内容拆分成一个个的中文词汇. 这里就用到了我所听过的一个库jieba,可以将中文语句拆解成一个个的词汇.这…

一.实验介绍 1.1 实验内容 在互联网时代,人们获取信息的途径多种多样,大量的信息涌入到人们的视线中.如何从浩如烟海的信息中提炼出关键信息,滤除垃圾信息,一直是现代人关注的问题.在这个信息爆炸的时代,我们每时每刻都要更新自己的知识储备,而网络是最好的学习平台.对信息过滤和处理能力强,学习效率就会得到提高."词云"就是为此而诞生的."词云"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"…

首先,通过pip3 install jieba安装jieba库,随后在网上下载<斗破>. 代码如下: import jieba.analyse path = '小说路径' fp = open(path,'r',encoding='utf-8') content = fp.read() try: jieba.analyse.set_stop_words('停用词表路径') tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=100, withWeigh…