最近看到不少公众号都有一些词云图,于是想学习一下使用Python生成可视化的词云,上B站搜索教程的时候,发现了一位UP讲的很不错,UP也给出了GitHub上的源码,是一个很不错的教程,这篇博客主要就是搬运UP主的教程吧,做一些笔记,留着以后看. B站视频链接:https://www.bilibili.com/video/av53917673/?p=1 Github源码:https://github.com/TommyZihao/zihaowordcloud 本课概要 词云是文本大数据可视化的重要

对于动漫爱好者来说,海贼王.火影.死神三大动漫神作你肯定肯定不陌生了.小编身边很多的同事仍然深爱着这些经典神作,可见"中毒"至深.今天小编利用Python大法带大家分析一下这些神作,看看这些神作到底在讲些神马. 人生苦短,我用Python.小编利用Python网络爬虫爬取了豆瓣网,将网站上关于这三部动漫的评论全部抓取下来,之后通过Python的第三方库jieba分词进行词频统计和分析,最后通过matplotlib库和wordcloud库将关键词制作成词云进行可视化展示. 词云是神魔?&

中分词库  jieba 词云 wordcloud import jieba import wordcloud f = open("新时代中国特色社会主义.txt", "r", encodint="utf-8") t = f.read() f.close() ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) w = wordcloud.WordCloud( font_path = "msyh.

import jieba import wordcloud f = open("新时代中国特色社会主义.txt", "r", encoding="gbk") #只读.txt文件.这里一定注意是gbk!!!,而不是utf-8(如果出错,请把encoding删除) t = f.read() f.close() ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) w = wordcloud.WordCloud

import jieba jieba.add_word("福军") jieba.add_word("少安") excludes={"一个","他们","自己","现在","已经","什么","这个","没有","这样","知道","两个"} txt

很早之前写过一篇怎么利用微博数据制作词云图片出来,之前的写得不完整,而且只能使用自己的数据,现在重新整理了一下,任何的微博数据都可以制作出来,放在今天应该比较应景. 一年一度的虐汪节,是继续蹲在角落默默吃狗粮还是主动出击告别单身汪加入散狗粮的行列就看你啦,七夕送什么才有心意,程序猿可以试试用一种特别的方式来表达你对女神的心意.有一个创意是把她过往发的微博整理后用词云展示出来.本文教你怎么用Python快速创建出有心意词云,即使是Python小白也能分分钟做出来. 准备工作 本环境基于Python

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

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

欢迎访问我的个人博客:原文链接 前言 人生苦短,我用python.学习python怎么能不搞一下词云呢是不是(ง •̀_•́)ง 于是便有了这篇边实践边记录的笔记. 环境:VMware 12pro + CentOS7 + Python 2.7.5 安装系统 之前一直用的是win10子系统,现在试试CentOS,CentOS官网下载最新系统dvd版 安装到VMware 12pro.网上很多教程.例如这个链接.等待安装完成后开始. 第一个命令 用Ubuntu的时候没有的命令会提示你安装,感觉很简单的

转载地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20432734工具 Python 2.7 (前几天试了试 Scrapy 所以用的 py2 .血泪的教训告诉我们能用 py3 千万别用 py2 ,编码问题累死人) jieba 结巴分词 fxsjy/jieba · GitHub pytagcloud 词云生成 atizo/PyTagCloud · GitHub 安装过程应该没什么坑,不像 Scrapy 光安装都能写一篇出来.自行补充依赖就好. Step 1 爬虫抓取文本 这个阶段

本文旨在提供爬取豆瓣电影<我不是药神>评论和词云展示的代码样例 1.分析URL 2.爬取前10页评论 3.进行词云展示 1.分析URL 我不是药神 短评 第一页url https://movie.douban.com/subject/26752088/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P 第二页url https://movie.douban.com/subject/26752088/comments?sta

本文借鉴了@平胸小仙女的知乎回复 https://www.zhihu.com/question/36081767 写在前面: 文章有点长,操作有点复杂,需要代码的直接去文末即可.想要学习的需要有点耐心.当我理清所有逻辑后,我抑郁的(震惊的)发现,只需要改下歌曲ID就可以爬取其他任意歌曲的评论了!生成的TXT文件在程序同一目录. 有基础的可能觉得我比较啰嗦,因为我写博客一是为了记录下知识点,在遗忘的时候可以查看回顾下.二是因为我学编程的时候,搜到的很多帖子都是半残的,有些人是为了引流到自己的公众号

1. 分析 构建词云需要具备: 原料即文章等内容 将内容进行分词 将分词后的内容利用构建词云的工具进行构建 保存成图片 2. 需要的主要模块 jieba 中文分词 wordcloud 构建词云 3. 模块原理 wordcloud的实现原理 文本预处理 词频统计 将高频词以图片形式进行彩色渲染 jieba的实现原理 进行中文分词(有多种模式)[详情] 4. 英文词云 英文分词和构建词云只需要wordcloud模块 具体实现如下: from wordcloud import WordCloud st

>>What's Word Cloud 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.目前已有多种数据分析工具支持这种图形,如Matlab, SPSS, SAS, R 和 Python 等等,也有很多在线网页能生成 word cloud, 例如wordclouds.com >> Create Word Cloud via Python Python 可以使用 wordcloud 模块来生成词云. 1) 安装 wordc

因为工作的原因,近期笔者开始持续关注一些安全咨询网站,一来是多了解业界安全咨询提升自身安全知识,二来也是需要从各类安全网站上收集漏洞情报. 作为安全情报领域的新手,面对大量的安全咨询,多少还是会感觉无从下手力不从心.周末闲来无事,突发奇想,如果搞个爬虫,先把网络安全类文章爬下来,然后用机器学习先对文章进行分析,自动提取文章主成分关键词,然后再根据实际需求有选择的阅读相关文章,岂不是可以节省很多时间. 如果能提取文章的关键词,还可以根据近期文章的关键词汇总了解总体的安全态势和舆情,感觉挺靠谱. 整

一.各库功能说明 pdfminer----用于读取pdf文件的内容,python3安装pdfminer3k jieba----用于中文分词 wordcloud----用于生成词云 matplotlib----用于将词云可视化 这几个库的顺序也对应程序的顺序: 生使用pdfminer读取pdf文件的内容,然后使用jieba对内容进行中文分词,再然后使用wordcloud基于分词生成词云,最后使用matplotlib将词云可视化 二.程序源码 from urllib.request import u

1 绘制条形图 import matplotlib # 数据可视化 from matplotlib import pyplot as plt # 配置字体 matplotlib.rcParams["font.sans-serif"] = ["simhei"] # 黑体 matplotlib.rcParams["font.family"] = "sans-serif" ''' left, x轴 height, y轴 width=

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

今日学习了python的词云技术 from os import path from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt d=path.dirname(__file__) text=open(path.join(d,"data//constitution.txt")).read() # 步骤3-2:设置一张词云图对象 wordcloud = WordCloud(background_color="

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