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

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

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?&

接上一章,动态页面抓取——抓取京东评论区内容. url=‘https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98vv399&productId=4560435&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1’ 重点是productId——产品id.page——页码.pag

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的百度云(联网),和Ubuntu系统的hadoop1-2-1(自己提前配好).如不清楚配置可看<Hadoop之词频统计小实验初步配置> 3)本文由于过长,无法一次性上传.其相邻相关的博文,可参见<Hadoop的改进实验(中文分词词频统计及英文词频统计) 博文目录结构>,以阅览其余三篇剩余内容文档. (五)单机伪分布的英文词频统计Python&Streamin

网上大多数词云的代码都是基于原始文本生成,这里写一个根据词频生成词云的小例子,都是基于现成的函数. 另外有个在线制作词云的网站也很不错,推荐使用:WordArt 安装词云与画图包 pip3 install wordcloud pip3 install matplotlib word_cloud.py(生成词云的程序) from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 生成词云 def create_word_clo

1. 词频统计: import jieba txt = open("threekingdoms3.txt", "r", encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = counts.get(word,0) + 1 items = list(counts.ite

代码已发至github上的python文件 词频统计结果如下(词频为1的词组数量已省略): {'是': 5, '风格': 4, '擅长': 4, '的': 4, '兴趣': 4, '宣言': 4, '有': 3, 'python': 3, '代码': 2, '员': 2, 'helloworld': 2, '哲学': 2, '当': 2, '对': 2, '很': 2, 'matlab': 2, '平凡': 2} 用词特点: 柱形图和饼图的创建通过代码实现图画中只显示频数2以上的词频重复的词频较

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

原始数据: 程序: #统计词频 library(wordcloud) # F:/master2017/ch4/weibo170.cut.txt text <- readLines("F:/master2017/ch4/weibo170.cut.txt") txtList <- lapply(txt, strsplit," ") txtChar <- unlist(txtList) txtChar <- gsub(pattern = "

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

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']

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

词云图是根据词出现的频率生成词云,词的字体大小表现了其频率大小. 写在前面: 用wc.generate(text)直接生成词频的方法使用很多,所以不再赘述. 但是对于根据generate_from_frequencies()给定词频如何画词云图的资料找了很久,下面只讲这种方法. generate_from_frequencies适用于我已知词及其对应的词频是多少(已有数据库),不需要分词的情况下. 官方文档说generate_from_frequencies函数的参数是array of tupl

因为词云有利于体现文本信息,所以我就将那天无聊时爬取的<悲伤逆流成河>的评论处理了一下,生成了词云. 关于爬取影评的爬虫大概长这个样子(实际上是没有爬完的): #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/10/15 16:34 # @Author : Sa.Song # @Desc : 爬取买猫眼电影悲伤逆流成河的评论 # @File : maoyan_BS.py # @Software: PyCharm impor

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

一 . Java爬取B站弹幕 弹幕的存储位置 如何通过B站视频AV号找到弹幕对应的xml文件号 首先爬取视频网页,将对应视频网页源码获得 就可以找到该视频的av号aid=8678034 还有弹幕序号,cid=14295428 弹幕存放位置为  http://comment.bilibili.com/14295428.xml import org.apache.http.HttpEntity; import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpR

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

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.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