大数据处理过程附带词云微博

2024-11-10

使用python制作大数据词云

1 from wordcloud import WordCloud 2 import PIL.Image as image 3 import numpy as np 4 import jieba 5 6 7 # 分词 8 def trans_CN(text): 9 # 接收分词的字符串 10 word_list = jieba.cut(text) 11 # 分词后在单独个体之间加上空格 12 result = " ".join(word_list) 13 return result 1

大数据处理过程核心技术ETL详细介绍

架构挑战 1.对现有数据库管理技术的挑战. 2.经典数据库技术并没有考虑数据的多类别(variety).SQL(结构化数据查询语言),在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题. 3.实时性技术的挑战:一般而言,传统数据仓库系统,BI应用,对处理时间的要求并不高.因此这类应用通过建模,运行1-2天获得结果依然没什么问题.但实时处理的要求,是区别大数据应用和传统数据仓库技术.BI技术的关键差别之一. 4.网络架构.数据中心.运维的挑战:随着每天创建的数据量爆炸性的增长,就数据保存来说,我们能

ECharts大屏可视化【词云，堆积柱状图，折线图，南丁格尔玫瑰图】

一.简介参考ECharts快速入门:https://www.cnblogs.com/yszd/p/11166048.html 二.代码实现 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>ECharts入门</title> </head> <body> <!-- 为ECharts准备一个具备大小

NLP实现文本分词+在线词云实现工具

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

用python爬取微博数据并生成词云

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

纯前端实现词云展示+附微博热搜词云Demo代码

前言最近工作中做了几个数据可视化大屏项目,其中也有用到了词云展示,以前做词云都是用python库来生成图片显示的,这次用了纯前端的实现(Ctrl+V真好用),同时顺手做个微博热搜的词云然后记录一下~ 依赖 echarts 4.x echarts-wordcloud 1.1.3 tips:echarts-wordcloud现在有2.0和1.x两个版本,2.0对应echarts 5.x版本效果预览地址:http://www.sblt.deali.cn:9000/weibo_top/ 实现过程

[python] 基于词云的关键词提取：wordcloud的使用、源码分析、中文词云生成和代码重写

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

Python 词云可视化

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

Wordcloud（词云）安装使用以及vscode搭建虚拟环境

(电脑烧掉了主板,地方上的所有门店全部关闭了,幸好现在京东还通物流,总算是进行把电脑拿回来了.对于一些东西无法实际操作真的是很难受,言归正传,说一下Wordcloud) Wordcloud安装(全局安装) Wordcloud是python的一个第三方模块,其最大的特点就是可以通过我们的内容直接统计出单词出次数,随后以图形化的形式直观的展示给用户(按照大小,出现次数越多,显示的形状越大),这样就对于我们直观的进行查看显的特别方便了. 对于Wordcloud的安装,一般我们首先会考虑到使用pip进行

[转载] 一共81个，开源大数据处理工具汇总（下），包括日志收集系统/集群管理/RPC等

原文: http://www.36dsj.com/archives/25042 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储

Spark大数据处理技术

全球首部全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的技术书籍俯览未来大局,不失精细剖析,呈现一个现代大数据框架的架构原理和实现细节透彻讲解Spark原理和架构,以及部署模式.调度框架.存储管理及应用监控等重要模块 Spark生态圈深度检阅:SQL处理Shark和Spark SQL.流式处理Spark Streaming.图计算Graphx及内存文件系统Tachyon 内容简介书籍计算机书籍 <Spark大数据处理技术>以Spark 0.9版本为基础进行编写,是一本全面介绍Spark及S

如何用Python做词云（收藏）

看过之后你有什么感觉?想不想自己做一张出来? 如果你的答案是肯定的,我们就不要拖延了,今天就来一步步从零开始做个词云分析图.当然,做为基础的词云图,肯定比不上刚才那两张信息图酷炫.不过不要紧,好的开始是成功的一半嘛.食髓知味,后面你就可以自己升级技能,进入你开挂的成功之路. 网上教你做信息图的教程很多.许多都是利用了专用工具.这些工具好是好,便捷而强大.只是它们功能都太过专一,适用范围有限.今天我们要尝试的,是用通用的编程语言Python来做词云. Python是一种时下很流行的编程语言.你不仅

python抓取电影<海王>影评词云生成

海王是前段时间大热的影片,个人对这种动漫题材的电影并不是很感兴趣.然鹅,最近这部电影实在太热了,正好最近看自然语言处理的时候,无意间发现了word cloud这个生成词云的库,还蛮好玩的,那就抓抓这部电影的影评来试试吧. 爬虫抓取豆瓣海王影评首先我们登陆豆瓣,进入海王的影评页面.然后打开影评的每一页,看看url有什么特点. 第一页第二页第三页还不错,url很规律. 再开个页面,F12看看,,评论内容在<span class="short">的tag下. ok,那就闲

一共81个，开源大数据处理工具汇总（下），包括日志收集系统/集群管理/RPC等

作者:大数据女神-诺蓝(微信公号:dashujunvshen).本文是36大数据专稿,转载必须标明来源36大数据. 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种

词云wordcloud类介绍&python制作词云图&词云图乱码问题等小坑

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

大数据处理-Trie树

大数据处理--Trie树 1.1.什么是Trie树 Trie树,即字典树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种.典型应用是用于统计和排序大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计.它的优点是:最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希表高. Trie的核心思想是空间换时间.利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的. 它有3个基本性质: 1. 根节点不包含字符,除根节点外每一个节点都只包含一个字符. 2. 从根节点到某一节点

python jieba 词云

#!/usr/bin/python # coding:utf-8 # 绘制一个<三体>全集词云 # pip install jieba # pip install matplotlib # pip install scipy # pip install wordcloud import sys from collections import Counter import jieba.posseg as psg import matplotlib.pyplot as plt from scipy

Windows环境下大数据处理的构想（一）

为什么不呢?我们有了RPC/RMI和MAP,为什么不能在windows环境下处理大数据呢?windows是迄今为止最普及的操作系统,据市调公司NetMarketShare最新(2019年5月)统计数据,在桌面操作系统方面,目前Windows 10的市场占有率已达45.73%.而Windows 7的市场占有率为35.44%.排在第三位的是Windows 8.1,市场份额为3.97%.这三个版本的windows市场占有率之和为:85.14%.可以说windows占据了绝大多数用户的心.这与windo

【Python】利用豆瓣短评数据生成词云

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

大数据处理也要安全--关于MaxCompute的安全科普

[TOC] 1.企业大数据处理现状当今社会数据收集手段不断丰富,行业数据大量积累,数据规模已增长到了传统软件行业无法承载的海量数据(百GB.TB乃至PB)级别.基于此,阿里云推出有了一套快速.完全托管的GB/TB/PB级数据仓库解决方案——阿里云大数据计算服务(MaxCompute,原名ODPS),MaxCompute服务于批量结构化数据的存储和计算,提供海量数据仓库的解决方案及分析建模服务. 企业从未像今天这样可以轻易地存储和使用大数据,大数据计算已经成为越来越多企业不可获取的工作环节.然而

Python之手把手教你用JS逆向爬取网易云40万+评论并用stylecloud炫酷词云进行情感分析

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

大数据处理过程附带词云微博

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