echarts词云不显示词

2024-11-02

echarts之字符云tooltip显示混乱问题的解决办法

echarts字符云中tooltip显示混乱主要表现为一下两点: 1.字体与其显示框内容不对应鼠标识别错误解决思路: 就是option里的数据要对value降序排序(这一点很关键,是必须的一步) 把间距调大点 textPadding: 10. 2.文字丢失解决思路: size属性是文字丢失的原因,最好设置为100%. function wordWorldDraw(){ require([ 'echarts', 'echarts/chart/wordCloud' ], require.conf

echarts之词云随机颜色的配置

echarts中的词云字体产生随机颜色,最主演的是要引入worldcloud.js,另外还要有jquery.js文件与echarts.js文件的引入,通过配置即可实现词云随机颜色的产生.下面为大家介绍两种随机颜色的方法. world.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</tit

Python词云（词频统计，掩膜显示）

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

使用Python定制词云

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"

python爬虫——词云分析最热门电影《后来的我们》

1 模块库使用说明 1.1 requests库 requests 是用Python语言编写,基于 urllib,采用 Apache2 Licensed 开源协议的 HTTP 库.它比 urllib 更加方便,可以节约我们大量的工作,完全满足 HTTP 测试需求. 1.2 urllib库 urllib的request模块可以非常方便地抓取URL内容,也就是发送一个GET请求到指定的页面,然后返回HTTP的响应. 1.3jieba库结巴"中文分词:做最好的 Python 中文分词组件 1.4 Be

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

Python第三方库wordcloud（词云）快速入门与进阶

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

Python基于jieba的中文词云

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="

用Python爬虫对豆瓣《敦刻尔克》影评进行词云展示

最近很想看的一个电影,去知乎上看一下评论,刚好在学Python爬虫,就做个小实例. 代码基于第三方修改原文链接 http://python.jobbole.com/88325/#comment-94754 #coding:utf-8 from lib2to3.pgen2.grammar import line __author__ = 'hang' import warnings warnings.filterwarnings("ignore") import jieba #分词包

python 爬取豆瓣电影评论，并进行词云展示及出现的问题解决办法

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

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

jieba分词wordcloud词云

1.jieba库的基本介绍 (1).jieba是优秀的中文分词第三方库中文文本需要通过分词获得单个的词语 jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装 jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数 (2).jieba分词的原理 Jieba分词依靠中文词库利用一个中文词库,确定汉字之间的关联概率汉字间概率大的组成词组,形成分词结果除了分词,用户还可以添加自定义的词组 2.jieba库使用说明 (1).jieba分词的三种模式精确模式.全模式.搜索引擎模式精确模式:把文本精确

python词云生成-wordcloud库

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

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

python 爬取豆瓣电影评论，并进行词云展示

python 爬取豆瓣电影评论,并进行词云展示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/subje

python中文词云生成

一.词云 "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.python实现中文词云显示 1.需要准备的python库包括,matplotlib,jieba和wordcloud,可以通过pip install ---进行安装. 2.代码实现 #-*-coding:utf-8-*- ###生成tx

使用python生成词云

什么是词云呢? 词云就是一些关键词组成的一个图片.大家在网上经常看到,下面看一些例子: 那用python生成一个词云的话怎么办呢,首先要有一些词,咱们随便找个吧,用see you again的歌词好了,放到again.txt里面,放着待会咱们用. 然后呢,咱们用 wrodcloud这个模块,他可以实现分词,生成咱们想要的词云图片,直接使用pip install wordcloud安装即可. 过程呢,就是先读取到歌词,然后给WordCloud,让他帮咱们分词,分词的意思就是把里面的一些关键词提取出

爬虫之使用requests爬取某条标签并生成词云

一.爬虫前准备 1.工具:pychram(python3.7) 2.库:random,requests,fake-useragent,json,re,bs4,matplotlib,worldcloud,numpy,PIL,jieba random:生成随机数 requests:发送请求获取网页信息 fake-useragent:生成代理服务器 json:数据转换 re:用于正则匹配 bs4:数据过滤 matpotlib:图像处理 worldcloud:生成词云 numpy:图像处理 PIL:图像

5：Echarts数据可视化-多条曲线、多个子图、TreeMap类似盒图、树形图、热力图、词云

〇.目标本次实验主要基于Echarts的Python库实现高维数据.网络和层次化数据.时空数据和文本数据的可视化,掌握可视化的操作流程和相关库的使用. 一.绘制平行坐标系平行坐标是信息可视化的一种重要技术.为了克服传统的笛卡尔直角坐标系难以表达三维以上数据的问题, 平行坐标将高维数据的各个变量用一系列相互平行的坐标轴表示, 变量值对应轴上位置. 为了反映变化趋势和各个变量间相互关系,将描述不同变量的各点连接成折线. 平行坐标因形式的紧凑型和表达的高效性,被广泛使用,但是每个点需要多个像素,

echarts词云引用

最近项目中需要使用echarts的词云图,因为几经波折才引用成功,所以想记下来跟大家分享,(我的随笔不会写那么多让人需要动脑子去理解的东西,就是记录一下步骤,因为经验甚少,底层原理懂得不多,所以就先记点步骤)做vue项目的时候总把es5和es6弄混,查官方文档说要想引用词云你得先引入这俩文件所以第一步就是安装因为一开始接触的就是npm 然后import 所以习惯采用第二种方式,简单易记,看个人喜好了第二步就是全局引用了在main.js里面引用第三步就是在echarts官网中粘贴你

python爬取微信信息--显示性别/地域/词云（附代码）

看到一篇有意思的博客利用微信开放的接口itchat 可以获取登录的微信好友信息并且利用图像工具显示分析结果非常的有意思记录下实现过程并提供可执行代码首先要 import itchat 库这个是微信开源的一个接口用于登录微信并且查看账户里好友信息服务的 2种导入方法都可以快速下载库 1.在cmd里可以直接 pip3 install itchat 2.在pycharm中可以依次 File-->Settings-->Project xxx项目-->Project In

echarts词云不显示词

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