画词云首先需要安装wordcloud(生成词云)和jieba(中文分词). 先来说说wordcloud的安装吧,真是一波三折.首先用pip install wordcloud出现错误,说需要安装Visual C++ 14.0.折腾半天安装好Visual C++后,还是不行,按网上指点,下载第三方包安装(https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud).安装是成功了,可是在anaconda里导入的时候又出现了问题,说是"no module

一.各库功能说明 pdfminer----用于读取pdf文件的内容,python3安装pdfminer3k jieba----用于中文分词 wordcloud----用于生成词云 matplotlib----用于将词云可视化 这几个库的顺序也对应程序的顺序: 生使用pdfminer读取pdf文件的内容,然后使用jieba对内容进行中文分词,再然后使用wordcloud基于分词生成词云,最后使用matplotlib将词云可视化 二.程序源码 from urllib.request import u

1 绘制条形图 import matplotlib # 数据可视化 from matplotlib import pyplot as plt # 配置字体 matplotlib.rcParams["font.sans-serif"] = ["simhei"] # 黑体 matplotlib.rcParams["font.family"] = "sans-serif" ''' left, x轴 height, y轴 width=

词云 词云是啥?词云突出一个数据可视化,酷炫.以前以为很复杂,不想python已经有成熟的工具来做词云.而我们要做的就是准备关键词数据,挑一款字体,挑一张模板图片,非常非常无脑.准备好了吗,快跟我一起动手吧 模块 本案例基于python3.6, 相关模块如下,安装都是直接 pip install <模块名>: wordcloud 作用如其名.本例核心模块,它把我们带权重的关键词渲染成词云 matplotlib 绘图模块,主要作用是把wordcloud生成的图片绘制出来并在窗口展示 numpy

一.使用matplotlib画图 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 使用matplotlib画柱形图 import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt #数据视图 #配置字体 matplotlib.rcParams["font.sans-serif"] = ["simhei"] # 黑体 matplotlib.rcParams["font.family"] = &q

第一步:引入相关的库包: #coding:utf-8 __author__ = 'Administrator' import jieba #分词包 import numpy #numpy计算包 import codecs #codecs提供的open方法来指定打开的文件的语言编码,它会在读取的时候自动转换为内部unicode import pandas import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from wordcloud import

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

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

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

欢迎访问我的个人博客:原文链接 前言 人生苦短,我用python.学习python怎么能不搞一下词云呢是不是(ง •̀_•́)ง 于是便有了这篇边实践边记录的笔记. 环境:VMware 12pro + CentOS7 + Python 2.7.5 安装系统 之前一直用的是win10子系统,现在试试CentOS,CentOS官网下载最新系统dvd版 安装到VMware 12pro.网上很多教程.例如这个链接.等待安装完成后开始. 第一个命令 用Ubuntu的时候没有的命令会提示你安装,感觉很简单的

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

拿现在比较火的小说<大主宰>做测试,看看其中的关键词词云是啥 代码 import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import jieba.analyse import codecs text_from_file_with_apath = codecs.open('test.txt',mode ='r',encoding = 'utf-8').read() #wordlist_after_jieba = jieb

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"

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

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

经过了一些学习与一些十分有意义的锻(zhe)炼(mo),我决定尝试一手新接触的python第三方库 ——jieba库! 这是一个极其优秀且强大的第三方库,可以对一个文本文件的所有内容进行识别,分词,甚至是根据猜测的词义形成字典! 这么好用的库不去了解实在是可惜啊!!! 那么第一步,我们当然是先安装它了! 步骤很简单! 就是我们以往的cmd命令行安装即可: 接下来让我们了解一下它的基本语法吧! jieba库有三个基本的模式:精确模式.全模式.搜索引擎模式 精确模式:试图将语句最精确的切分,不存在冗

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

1.jieba库,介绍如下: (1) jieba 库的分词原理是利用一个中文词库,将待分词的内容与分词词库进行比对,通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组:除此之外,jieba 库还提供了增加自定义中文单词的功能. (2) jieba 库支持3种分词模式: 精确模式:将句子最精确地切开,适合文本分析. 全模式:将句子中所以可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能消除歧义. 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长分词再次切分,提高召回率,适合搜索引擎分词. 2.按安装jieba库 (1)