热词图很酷炫,也非常适合热点事件,抓住重点,以图文结合的方式表现出来,很有冲击力.下面这段代码是制作热词图的,用到了以下技术: jieba,把文本分词 wordcloud,制作热图 chardet,辨别文件的编码格式,其中中文统一为GB18030,更加的兼容 imageio,提取图片的形状 其他:自动识别文件编码,自动识别txt文件,图片文件名与txt文件一致,使用的是四大名著的文本(自行百度),部分中国地图 上代码: import os import jieba import wordclou

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

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

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

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

导读:Python猫是一只喵星来客,它爱地球的一切,特别爱优雅而无所不能的 Python.我是它的人类朋友豌豆花下猫,被授权润色与发表它的文章.如果你是第一次看到这个系列文章,那我强烈建议,请先看看它写的前几篇文章(链接见文末),相信你一定会爱上这只神秘的哲学+极客猫的.不多说啦,一起来享用今天的“思想盛宴”吧! 喵喵,好久不见啦朋友们.刚吃完一餐美食,我觉得好满足啊. 自从习惯了地球的食物以后,我的肠胃发生了一些说不清道不明的反应.我能从最近的新陈代谢中感觉出来,自己的母胎习性正在逐渐地褪逝.

词云小demo jiebawordcloud 一 什么是词云? 由词汇组成类似云的彩色图形.“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 有什么作用? 1.直观,高大上 2.可装逼,很潇洒 三 准备工作 1.导入包——jieba和wordcloud 命令:pip install jieba 命令:pip install wordcloud 备注:对于pycha

众所周知,Python使用pip方法安装第三方包时,需要从 https://pypi.org/ 资源库中下载,但是会面临下载速度慢,甚至无法下载的尴尬,这时,你就需要知道配置一个国内源有多么重要了,通过一番摸索和尝试,总结了一些经验,分享给大家: 首先贴一下下载速度的对比图: 图1:国外官网下载 图2:国内镜像下载 给大家推荐几个值得拥有的国内镜像站  [ 个人推荐清华大学pypi镜像站(https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/),每五分钟同

image= Image.open('F:/__identity/course/建模/九寨沟地震/四川地图.jpg') fig = plt.figure(figsize=(20, 16)) graph = np.array(image) wc = WordCloud(font_path='./fonts/simhei.ttf',background_color='White',mask=graph) # font_path='./fonts/simhei.ttf' 显示中文 #wc.genera

大前天我们通过Python网络爬虫对朋友圈的数据进行了抓取,感兴趣的朋友可以点击进行查看,如何利用Python网络爬虫抓取微信朋友圈的动态(上)和如何利用Python网络爬虫爬取微信朋友圈动态——附代码(下).今天小编带大家通过词云去将其进行可视化,具体的教程如下. 1.在Python中做词云,需要用到wordcloud库和jieba分词库,没有安装的伙伴可以直接pip安装即可.   2.之后你可能还需要一些字体,如simhei.ttf等,这些字体在网上都有,可以直接进行下载,在做词云的时候会用

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

2019-12-12中文文本分词和词云图具体功能介绍与学习代码: import jiebaa="由于中文文本的单词不是通过空格或者标点符号来进行分割"#jieba.lcut()s是最常用的中文分词函数,用于精准模式,即将字符串分割为等量的中文词组,返回结果是列表类型print(jieba.lcut(a))#jieba.lcut(s,cut_all=True):用于全模式,即将字符串所有分词可能均列出来,返回结果是列表类型,冗余性较大,速度很快,但是不能解决歧义的问题print(jieb

一.目的 1. 熟悉jieba库和wordcloud库的使用方法: 2. 熟悉文本词频统计和词云生成的基本方法. 二.内容 1. 从网上自行下载一个长篇英文小说,统计并输出该小说中词频最大的TOP 20结果.利用该文本和wordcloud库.imageio库等,生成一个属于自己的词云图形. 代码: import wordcloud import imageio image=imageio.imread("苹果.jpg") f=open("Free Realms.txt&quo

国内疫情得到控制后,我就没怎么再关心过疫情,最近看到一条新闻,全球疫情累计确诊人数已经突破 500w 大关,看到这个数字我还是有点吃惊的. 思来想去,还是写一篇全球疫情的分析的文章,本文包括网络爬虫.全球疫情地图绘制等方面. 网络爬虫 我之前有分享过疫情数据的来源,用的是 AKShare 的数据源,好用是真好用,就是网络太慢了, AKShare 的数据很多是来源于 GitHub ,我的网络访问太平洋彼岸的数据还是有点力不从心. 这次我换了新的数据源,来源腾讯新闻的实时数据,站点链接如下: 腾讯新

项目中需要用省市区来进行检索,原想高德地图肯定会有API来获得这些数据,结果没有找到,有一个接口好像可以用,但是会附带大量的边界坐标点. 所以就不如自己把高德的省市区列表扒下来,自己写接口来完成这个功能. 看到高德地图的js的demo里面有这样的展示页面:http://lbs.amap.com/api/javascript-api/example/u/2001-2/,所以我就直接利用它来分析. 1. 省列表 省的列表是直接写死在这个界面里的,所以我也照搬,把省都直接写死: provinceLis

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS,ImageColorGenerator import jieba from scipy.misc import imread from os import path def word_clould(file_path,stopwords_path,font_pa

安装库 pip install jieba wordcloud matplotlib 准备 txt文本 字体(simhei.ttf) 词云背景图片 代码 import matplotlib.pyplot as plt import jieba from wordcloud import WordCloud #1.读出歌词 text = open('jack.txt','r',encoding='utf-8').read() #2.把歌词剪开 cut_text = jieba.cut(text)

作业来源:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2822 1. 下载一长篇中文小说. 2. 从文件读取待分析文本. txt = open(r'G:\aa\三体.txt', 'r', encoding='utf8').read() # 打开三体小说文件 jieba.load_userdict(r'G:\aa\three.txt') # 读取三体小说词库 Filess= open(r'G:\aa\stops_chinese.t

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

词云图 from os import path from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator import jieba text = open(path.join(r'new.txt'),encoding='utf-8').read() wordlist = jieba.