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

1. 先下载并安装nltk包,准备一张简单的图片存入代码所在文件目录,搜集英文停用词表 import nltk nltk.download() 2. 绘制词云图 import re import numpy as np import pandas as pd #import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize from nltk.corp

一.pyecharts绘制词云图WordCloud.add()方法简介 WordCloud.add()方法简介 add(name,attr,value, shape="circle", word_gap=20, word_size_range=None, rotate_step=45) name str 图例名称 attr list 属性名称 value list 属性所对应的值 shape 词云图轮廓 对应属性可选'circle', 'rect', 'roundRect', 'tri

本文对应脚本及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 一.简介 词云图是文本挖掘中用来表征词频的数据可视化图像,通过它可以很直观地展现文本数据中地高频词: 图1 词云图示例 在Python中有很多可视化框架可以用来制作词云图,如pyecharts,但这些框架并不是专门用于制作词云图的,因此并不支持更加个性化的制图需求,要想创作出更加美观个性的词云图,需要用到一些专门绘制词云图的第三方模块,本文就将针对其

一.简介词云图是文本挖掘中用来表征词频的数据可视化图像,通过它可以很直观地展现文本数据中地高频词:! 图1 词云图示例 在Python中有很多可视化框架可以用来制作词云图,如pyecharts,但这些框架并不是专门用于制作词云图的,因此并不支持更加个性化的制图需求,要想创作出更加美观个性的词云图,需要用到一些专门绘制词云图的第三方模块,本文就将针对其中较为优秀易用的wordcloud以及stylecloud的用法进行介绍和举例说明. 二.利用wordcloud绘制词云图wordcloud是Pyt

python根据文本生成词云图 效果 代码 from wordcloud import WordCloud import codecs import jieba #import jieba.analyse as analyse from scipy.misc import imread import os from os import path import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

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

wordcloud是Python扩展库中一种将词语用图片表达出来的一种形式,通过词云生成的图片,我们可以更加直观的看出某篇文章的故事梗概. 首先贴出一张词云图(以哈利波特小说为例): 在生成词云图之前,首先要做一些准备工作 1.安装结巴分词库 pip install jieba Python中的分词模块有很多,他们的功能也都是大同小异,我们安装的结巴分词 是当前使用的最多的类型. 下面我来简单介绍一下结巴分词的用法 结巴分词的分词模式分为三种: (1)全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出

环境及模块: Win7 64位 Python 3.6.4 WordCloud 1.5.0 Pillow 5.0.0 Jieba 0.39 目标: 绘制安徽省2018年某些科技项目的词云,直观展示热点. 思路: 先提取项目的名称,再用Jieba分词后提取词汇:过滤掉“研发”.“系列”等无意义的词:最后用WordCloud 绘制词云. 扩展: 词云默认是矩形的,本代码采用图片作为蒙版,产生异形词云图.这里用的图片是安徽省地图. 秘笈: 用网上的常规方法绘制的词云,字体有点模糊,秘笈在最后点明. 本文

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

一.背景介绍 最近几天,谷爱凌在冬奥会赛场上夺得一枚宝贵的金牌,为中国队贡献了自己的荣誉! 针对此热门事件,我用Python的爬虫和情感分析技术,针对小破站的弹幕数据,分析了众网友弹幕的舆论导向,下面我们来看一下,是如何实现的分析过程. 二.代码讲解-爬虫部分 2.1 分析弹幕接口 首先分析B站弹幕接口. 经过分析,得到的弹幕地址有两种: 第一种:http://comment.bilibili.com/{cid}.xml 第二种:https://api.bilibili.com/x/v1/dm/

一.背景介绍 最近一段时间,刘畊宏真是火出了天际,引起一股全民健身的热潮,毕竟锻炼身体,是个好事! 针对此热门事件,我用Python的爬虫和情感分析技术,针对小破站的弹幕数据,分析了众多网友弹幕的舆论导向,下面我们来看一下,是如何实现的分析过程. 二.代码讲解-爬虫部分 2.1 分析弹幕接口 首先分析B站弹幕接口. 经过分析,得到的弹幕地址有两种: 第一种:http://comment.bilibili.com/{cid}.xml 第二种:https://api.bilibili.com/x/v

目录 一.背景介绍 二.代码讲解-爬虫部分 2.1 分析弹幕接口 2.2 讲解爬虫代码 三.代码讲解-情感分析部分 3.1 整体思路 3.2 情感分析打标 3.3 统计top10高频词 3.4 绘制词云图 3.5 情感分析结论 四.同步演示视频 一.背景介绍 最近一段时间,王心凌在浪姐3的表现格外突出,唤醒了一大批沉睡中的老粉,纷纷直呼'爷青回'! 针对此热门事件,我用Python的爬虫和情感分析技术,针对小破站的弹幕数据,分析了众多网友弹幕的舆论导向,下面我们来看一下,是如何实现的分析过程.

又到了清明时节,用python爬取了网易云音乐<清明雨上>的评论,统计词频和绘制词云图,记录过程中遇到一些问题 爬取网易云音乐的评论 一开始是按照常规思路,分析网页ajax的传参情况.看到参数都是加密过的,在网上参考别人之前爬虫的思路.发现陆续有人用模拟传参,自己加密参数来实现,主要用python和js版本的.我尝试了几次,加密过程有问题没解决.后来突然看到有人提到了一个get请求获取评论的url,实测可以用,估计是传参之后,实际调用的内部接口. http://music.163.com/ap

1. 导入需要的包package import matplotlib.pyplot as plt from scipy.misc import imread from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS import xlrd 2. 设置生成词云图的背景图片,最好是分辨率高且色彩边界分明的图片 def set_background(picpath): back_coloring = imread(picpath)# 设置背景图片,png等图片格式 retur

使用wordcloud2绘制词云图 library(wordcloud2) findwords<-function(tf){ txt<-scan(tf,"") wl<-list() for(i in 1:length(txt)){ wrd<-txt[i] wl[[wrd]]<-c(wl[[wrd]],i) } return(wl) } words<-findwords("testconcorda.txt") wordfreq<

准备工作 主要用到Python的两个第三方库 jieba:中文分词工具 wordcloud:python下的词云生成工具 步骤 准备语料库,词云图需要的背景图片 使用jieba进行分词,去停用词,词频统计等 使用wordcloud进行词频展示 主要代码 import jieba jieba.load_userdict('userdict.txt') # 加载自定义词典 sentence_depart = jieba.cut(sentence) # 分词 stop_words = stop_wor

目录 前言 核心代码 测试 前言 当我们想快速了解书籍.小说.电影剧本中的内容时,可以绘制 WordCloud 词云图,显示主要的关键词(高频词),可以非常直观地看到结果 核心代码 from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import jieba from PIL import Image import numpy as np # 生成词云函数 def create_word_cloud(words): #

前言 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. 这篇文章中向大家介绍了Python绘制词云的方法,不难看出绘制词云可以说是一个“吃瓜神器”,它可以让我们直观的看到新闻的核心内容.那么对于今天的大新闻,我们就继续用Python绘制词云的“正确姿势”来一起吃瓜吧~ 废话不多说,上代码 # 导入依赖模块 import json import requests import jieba import pandas as pd i

最近学到数据可视化到了词云图,正好学到爬虫,各种爬网站 [实验名称] 爬取豆瓣电影<千与千寻>的评论并生成词云 1. 利用爬虫获得电影评论的文本数据 2. 处理文本数据生成词云图 第一步,准备数据 需要登录豆瓣网站才能够获得短评文本数据https://movie.douban.com/subject/1291561/comments 首先获取cookies,使用爬虫强大的firefox浏览器 将cookies数据复制到cookies.txt文件当中备用, 2.第二步,编写爬虫代码 #codin

1 前言 2017年6月1日,美国特朗普总统正式宣布美国退出<巴黎协定>.宣布退出<巴黎协定>后,特朗普似乎成了“全球公敌”. 特斯拉总裁马斯克宣布退出总统顾问团队 迪士尼董事长离开总统委员会 谷歌等25家大公司联名刊发整版广告:美国不应退出巴黎协定 法国总统马克龙:特朗普宣布退出<巴黎协定>是“错误”之举 …… 在此背景下,本文以python词云图分析的方式来了解下相关情况. 2 特朗普演讲内容分析 首先来看下特朗普宣布退出<巴黎协定>时都说了啥. 特朗普