第一步:首先需要安装工具python 第二步:在电脑cmd后台下载安装如下工具: (有一些是安装好python电脑自带有哦) 有一些会出现一种情况就是安装不了词云展示库 有下面解决方法,需看请复制链接查看:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 第三步: 1.准备好你打算统计的文件,命名为 家.txt,保存到桌面 2.准备一个做背景的图片,命名为girl.jpg,同样保存到桌面 第四步:插入代码 import re # 正则表达

python运用turtle 画出汉诺塔搬运过程 1.打开 IDLE 点击File-New File 新建立一个py文件 2.向py文件中输入如下代码 import turtle class Stack: #面向对象,定义一个类 def __init__(self): self.items = [] def isEmpty(self): return len(self.items) == 0 def push(self, item): self.items.append(item) def po

原文:WPF Blend 脑洞大开的问题:如何用Blend得到或画出一个凹槽.曲面. 目标图: 步骤一(放置一个矩形,填充蓝色): 步骤二(复制该矩形,并调整边角,填充粉红色): 第三部:让图形部分重合 第四部:蓝色图形将去粉红色图形,减去重叠部分 第五部:复制出另一个凹槽,等比放大,填充红色,让其与蓝色凹槽重合. 第六部:蓝色图形减去红色图形的重叠部分.制作完成.            

1.利用jieba分词,排除停用词stopword之后,对文章中的词进行词频统计,并用matplotlib进行直方图展示 # coding: utf-8 import codecs import matplotlib.pyplot as plt import jieba # import sys # reload(sys) # sys.setdefaultencoding('utf-8') from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif']

1) 博客开头给出自己的基本信息,格式建议如下: 学号2017****7128 姓名:肖文秀 词频统计及其效能分析仓库:https://gitee.com/aichenxi/word_frequency1 2) 程序分析,对程序中的四个函数做简要说明.要求附上每一段代码及对应的说明. process_file作用:打开文件,读取文件到缓冲区,关闭文件 # 读文件到缓冲区 def process_file(file_name): try: # 打开文件 file_read=open(file_na

一.环境以及注意事项 1.windows10家庭版 python 3.7.1 2.需要使用到的库 wordcloud(词云),jieba(中文分词库),安装过程不展示 3.注意事项:由于wordcloud默认是英文不支持中文,所以需要一个特殊字体 simsum.tff.下载地址: https://s3-us-west-2.amazonaws.com/notion-static/b869cb0c7f4e4c909a069eaebbd2b7ad/simsun.ttf 请安装到C:\Windows\F

整体代码比较冗长,但是很好读.写的方法全是按照BUG分类去写的.所以写死了,凑合看吧,画出饼图,树状图和生成对应的数据excel,希望大家举一反三能帮助自己分析BUG #__author__ = 'xu.duan' # -*- coding: utf-8 -*- import cairo import pycha.pie import pycha.bar import pycha.scatter import pycha.stackedbar import pycha.line import t

利用Python做一个词频统计 GitHub地址:FightingBob [Give me a star , thanks.] 词频统计 对纯英语的文本文件[Eg: 瓦尔登湖(英文版).txt]的英文单词出现的次数进行统计,并记录起来 代码实现 import string from os import path with open('瓦尔登湖(英文版).txt','rb') as text1: words = [word.strip(string.punctuation).lower() for

词云Wordcloud是文本数据的一种可视化表示方式.它通过设置不同的字体大小或颜色来表现每个术语的重要性.词云在社交媒体中被广泛使用,因为它能够让读者快速感知最突出的术语.然而,词云的输出结果没有统一的标准,也缺乏逻辑性.对于词频相差较大的词汇有较好的区分度,但对于颜色相近.频次相近的词汇来说效果并不好.因此词云不适合应用于科学绘图.本文基于python库wordcloud来绘制词云.wordcloud安装方式如下: pip install wordcloud 文章目录 0 wordcloud

[写在前面] 以前看到过一些大神制作的词云图 ,觉得效果很有意思.如果有朋友不了解词云图的效果,可以看下面的几张图(图片都是网上找到的): 网上找了找相关的软件,有些软件制作 还要付费.结果前几天在大神的公众号里的文章中看到了python也能实现,而且效果也很不错 .那还等什么,不赶紧盘它? [示例代码] # coding=utf-8 # @Auther : "鹏哥贼优秀" # @Date : 2019/7/31 # @Software : PyCharm import numpy a

# coding: utf-8 import jieba from scipy.misc import imread # 这是一个处理图像的函数 from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator import matplotlib.pyplot as plt back_color = imread('o_002.jpg') # 解析该图片 wc = WordCloud(background_color='white',

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 我被狗咬了 在谈及数据可视化的时候,我们通常都会使用到matplotlylib,pyecharts这些可视化的手段.但是,今天我主要来介绍Plotly这款可视化的库. 这个库是使用js写的前端,所以画出来的图非常的漂亮,不像matplotlylib画出来的那么生硬.plotly提供了Python的支持库,使用pip直接安装就可以: pip install plot

统计某几个词在文章出现的次数 -file参数分发,是从客户端分发到各个执行mapreduce端的机器上 1.找一篇文章The_Man_of_Property.txt如下: He was proud of him! He could not but feel that in similar circumstances he himself would have been tempted to enlarge his replies, but his instinct told him that t

Turtle库手册可以查询查询 python图形绘制库turtle中文开发文档及示例大全,手册中现有示例,不需要自己动手就可以查看演示. 使用Turtle画树,看了一下网上的代码,基本上核心的方法是使用递归:其次通过递归传参更笔的粗细从而改变绘制时的线段,更改树的躯干大小,在遍历到最后一个节点时,更改笔的颜色及粗细,绘制出树尖的花瓣或绿叶. 本篇博文使用的是网上的代码修改而成的,基本上写来写出简单编写也是使用递归,我也就拿过来用了.本来想顺便把环境也绘制一遍,但是明天上班了,今天还有别的事,就只

-cacheArchive也是从hdfs上进分发,但是分发文件是一个压缩包,压缩包内可能会包含多层目录多个文件 1.The_Man_of_Property.txt文件如下(将其上传至hdfs上) hadoop fs -put The_Man_of_Property.txt /mapreduce Preface “The Forsyte Saga” was the title originally destined for that part of it which is called “The

1.jieba 库 -中文分词库 words = jieba.lcut(str)  --->列表,词语 count = {} for word in words: if len(word)==1: continue else: count[word] = count.get(word,0)+1 函数 jieba.lcut()   分词,中文 2. 英文分词库 str = "ab sld dd" str.split() 3.词云统计 import wordcloud c = wor

-cacheFile 分发,文件事先上传至Hdfs上,分发的是一个文件 1.找一篇文章The_Man_of_Property.txt: He was proud of him! He could not but feel that in similar circumstances he himself would have been tempted to enlarge his replies, but his instinct told him that this taciturnity wa

import jieba from nltk import * from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt words = [] with open('对共享单车的看法.txt', 'r') as f: for line in f.readlines(): seg_list = jieba.cut(line, cut_all=False) for w in seg_list: words.append(w) f.

一.什么是词云图? 词云图是一种用来展现高频关键词的可视化表达,通过文字.色彩.图形的搭配,产生有冲击力地视觉效果,而且能够传达有价值的信息. 制作词云图的网站有很多,简单方便,适合小批量操作. BI软件如Tableau.PowerBI也可以做,当然相比较web网站复杂一点. 在编程方面,JavaScript是制作词云图的第一选择,像D3.echarts都非常优秀. python也有不少可视化库能制作词云图,这次我们尝试使用pyecharts. 先上效果图: 二.pyecharts介绍 pyec

Python爬虫视频教程零基础小白到scrapy爬虫高手-轻松入门 https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z38n.10677092.0.0.482434a6EmUbbW&id=564564604865 本文介绍如何进行个人新浪微博词频统计,并给出相应的柱状图分析,编程环境为Python 2.7.该文主要包括三个部分:新浪微博API的使用.文本过滤及分词和词频统计.     一.新浪微博API的使用     首先在新浪微博开放平台http://open.w