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

代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import requests import pandas as pd import time import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import jieba header={ 'authorization':'Bearer 2|1:0|10:1515395885|4:z_c0|92:Mi4xOFQ0UEF3QUFBQUFBRU1LMElhcTVDe

1. 词云简介 词云,又称文字云.标签云,是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现,形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片,从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思.常见于博客.微博.文章分析等. 除了网上现成的Wordle.Tagxedo.Tagul.Tagcrowd等词云制作工具,在python中也可以用wordcloud包比较轻松地实现(官网.github项目): from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pypl

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

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="

# coding: utf-8 import jieba from scipy.misc import imread # 这是一个处理图像的函数 from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator import matplotlib.pyplot as plt back_color = imread('o_002.jpg') # 解析该图片 wc = WordCloud(background_color='white',

海王是前段时间大热的影片,个人对这种动漫题材的电影并不是很感兴趣.然鹅,最近这部电影实在太热了,正好最近看自然语言处理的时候,无意间发现了word cloud这个生成词云的库,还蛮好玩的,那就抓抓这部电影的影评来试试吧. 爬虫抓取豆瓣海王影评 首先我们登陆豆瓣,进入海王的影评页面.然后打开影评的每一页,看看url有什么特点. 第一页 第二页 第三页 还不错,url很规律. 再开个页面,F12看看,,评论内容在<span class="short">的tag下. ok,那就闲

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.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

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

本文的完整源码在git位置:https://github.com/OceanBBBBbb/douban-ml 爬取豆瓣影评 爬豆瓣的影评比较简单,豆瓣没有做限制,甚至你都不用登陆就可以看全部,我这里用的bs4和urllib获取的页面信息: # 获取页面 def get_html(url): head = {} head[ 'User-Agent'] = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, lik

在线工具: http://timdream.org/wordcloud/# 源码: https://github.com/timdream/wordcloud

利用jieba库和wordcloud生成中文词云. jieba库:中文分词第三方库 分词原理: 利用中文词库,确定汉字之间的关联概率,关联概率大的生成词组 三种分词模式: 1.精确模式:把文本精确的切分开,不存在冗余单词 2.全模式:把文本中所有可能的词语都扫描出来,有冗余     3.搜索引擎模式:在精确模式基础上,对长词再次切分 常用函数: jieba.lcut(s)       #精确模式,返回列表类型的分词结果 jieba.lcut(s,cut_all=True)        #全模式

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

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

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

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

在之前的文章中,我们获得了豆瓣爬取的短评内容,汇总到了一个文件中,但是,没有被利用起来的数据是没有意义的. 前文提到,有一篇微信推文的关于词云制作的一个实践记录,准备照此试验一下. 思路分析 读文件 利用with open() as...将文件读进来.这里需要注意文件内容的大小. 分词 由于获取的是大量的短评文字,而制作词云需要的是各种词语,有了词,才能谈词云,所以目前第一步需求的就是讲短评内容拆分成一个个的中文词汇. 这里就用到了我所听过的一个库jieba,可以将中文语句拆解成一个个的词汇.这

今天学习了wordcloud库,对<三国演义>生成了词云图片,非常漂亮.就想多尝试几个,结果发现一系列问题.最常出现的一个错误就是"UnicodeDecodeError : ...", 冒号后面的info不一而足.看意思也能猜出是"encoding"解码方式不对,于是各种编码尝试,有的默认或者"ANSI"就可以解码,有的必须用"UTF-8", 一狠心用了”errors='ignore', 结果顺利运行了,词云图片却

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

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