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

python词云生成-wordcloud库 全文转载于'https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11208274.html#autoid-0-0-0' 一.wordclound库基本介绍 1.1wordclound wordcloud是优秀的词云展示第三方库 词云以词语为基本单位,更加直观和艺术的展示文本 1.2 wordcloud库的安装 二.wordcloud库使用说明 2.1 wordcloud库的使用 wordcloud.WordCloud()代表一个

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

一.前言满天星辰的夜晚,他们相遇了...夏天的时候,她慢慢的接近他,关心他,为他付出一切:秋天的时候,两个人终於如愿的在一起,分享一切快乐的时光但终究是快乐时光短暂,因为杰伦必须出国深造,两人面临了要分隔两地的状况,分隔两地的爱情总是难以维系长久,在冬天他们选择分手."从前从前",那带着痛彻心扉的气味,着实让人感受到一丝凄美悲凉的氛围--听着这旋律,总是莫名的一阵淡淡的忧伤,而这忧伤却会愈积愈浓,慢慢地占据自己心灵的每一个角落--唯美的爱情深深的感动着每一个运维人,今天我们就用pyth

第一次接触到词云主要是觉得很好看,就研究了一下,官方给出了代码的,但是新手看的话还是有点不容易,我们来尝试下吧. 环境:python2.7 python库:PIL(pillow),numpy,matplotlib,jieba,wordcloud  均可以pip安装 文件:测试的文件qq.txt,模拟的图片qq.jpg,字体文件FZYBKSJW.TTF (放在同一目录即可) qq.jpg qq.txt 我想,万和毛球都被那个混乱的年代束缚住了吧,千里眼说到底也只能看到熟悉的人的未来,我想多半对于万

词云小demo jiebawordcloud 一 什么是词云? 由词汇组成类似云的彩色图形.“词云”就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“关键词渲染”,从而过滤掉大量的文本信息,使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨. 二 有什么作用? 1.直观,高大上 2.可装逼,很潇洒 三 准备工作 1.导入包——jieba和wordcloud 命令:pip install jieba 命令:pip install wordcloud 备注:对于pycha

一.目的 1. 熟悉jieba库和wordcloud库的使用方法: 2. 熟悉文本词频统计和词云生成的基本方法. 二.内容 1. 从网上自行下载一个长篇英文小说,统计并输出该小说中词频最大的TOP 20结果.利用该文本和wordcloud库.imageio库等,生成一个属于自己的词云图形. 代码: import wordcloud import imageio image=imageio.imread("苹果.jpg") f=open("Free Realms.txt&quo

作业来源:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2822 1. 下载一长篇中文小说. 2. 从文件读取待分析文本. txt = open(r'G:\aa\三体.txt', 'r', encoding='utf8').read() # 打开三体小说文件 jieba.load_userdict(r'G:\aa\three.txt') # 读取三体小说词库 Filess= open(r'G:\aa\stops_chinese.t

词云入门 三步曲 数据获取:使用爬虫在相关网站上获取文本内容 数据清洗:按一定格式对文本数据进行清洗和提取(文本分类,贴标签) 数据呈现:多维度呈现和解读数据(计算,做表,画图) 一 模块的安装 pip3 install wordcloud pip3 install matplotlib 二 入门实例 1 准备数据 with open('english-data.txt','r',encoding='utf8')as f: text=f.read() Yes Minister is a sati

词云图 from os import path from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator import jieba text = open(path.join(r'new.txt'),encoding='utf-8').read() wordlist = jieba.

Python2.7 anaconda.安装Wordcloud,网上有许多下载路径,说一下掩模,就是在这个膜的区域才会有东西,当然这个与实际的掩模还有一定区别,这个词频显示是把所有统计的词,显示在这个掩模图片的非白色区域. (接下来就不用看着网上那些小软件很羡慕,其实代码就十行左右,你也可以) from os import path from scipy.misc import imread import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import

image= Image.open('F:/__identity/course/建模/九寨沟地震/四川地图.jpg') fig = plt.figure(figsize=(20, 16)) graph = np.array(image) wc = WordCloud(font_path='./fonts/simhei.ttf',background_color='White',mask=graph) # font_path='./fonts/simhei.ttf' 显示中文 #wc.genera

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS,ImageColorGenerator import jieba from scipy.misc import imread from os import path def word_clould(file_path,stopwords_path,font_pa

import jieba from matplotlib import pyplot as plt from wordcloud import WordCloud from PIL import Image import numpy as np txt = (open("红楼梦.txt", "r", encoding='utf-8')).read() file1 = open("stopwords_cn.txt") file2 = open(&q

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

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

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

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

闲暇时间喜欢看小说,就想着给小说做词云,展示小说的主要内容.开发语言是Python,主要用到的库有wordcloud.jieba.scipy.代码很简单,首先用jieba.cut()函数做分词,生成以空格分割的字符串,然后新建WordCloud类,保存为图片. #coding:utf-8 import sys import jieba import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerat

对于在windows(Pycharm工具)里实现一个简单的词云还是经过了几步小挫折,跟大家分享下,如果遇到类似问题可以参考: 1. 导入wordcloud包时候报错,当然很明显没有安装此包. 2. 安装过程中报一个关于 vc++ 编译器的错误. 3. 安装wordcloud成功后,在Pycharm里面执行from wordcloud import WordCloud 报没有WordCloud这个module. 针对上面问题可参考如下解决方案: 1. 运行->cmd : 执行 pip instal