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.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']

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

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

1) 博客开头给出自己的基本信息,格式建议如下: 学号2017****7128 姓名:肖文秀 词频统计及其效能分析仓库:https://gitee.com/aichenxi/word_frequency1 2) 程序分析,对程序中的四个函数做简要说明.要求附上每一段代码及对应的说明. process_file作用:打开文件,读取文件到缓冲区,关闭文件 # 读文件到缓冲区 def process_file(file_name): try: # 打开文件 file_read=open(file_na

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

利用Python做一个词频统计 GitHub地址:FightingBob [Give me a star , thanks.] 词频统计 对纯英语的文本文件[Eg: 瓦尔登湖(英文版).txt]的英文单词出现的次数进行统计,并记录起来 代码实现 import string from os import path with open('瓦尔登湖(英文版).txt','rb') as text1: words = [word.strip(string.punctuation).lower() for

前言: 笔主开发环境:Python3+Windows 推荐初学者使用Anaconda来搭建Python环境,这样很方便而且能提高学习速度与效率. 简介: wordcloud是Python中的一个小巧的词云生成器. github:https://github.com/amueller/word_cloud 官网:https://amueller.github.io/word_cloud/ 下载: 1--使用conda下载(前提是安装了Anaconda,推荐这种方法): conda install

1.jieba 库 -中文分词库 words = jieba.lcut(str)  --->列表,词语 count = {} for word in words: if len(word)==1: continue else: count[word] = count.get(word,0)+1 函数 jieba.lcut()   分词,中文 2. 英文分词库 str = "ab sld dd" str.split() 3.词云统计 import wordcloud c = wor

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="

统计某几个词在文章出现的次数 -file参数分发,是从客户端分发到各个执行mapreduce端的机器上 1.找一篇文章The_Man_of_Property.txt如下: He was proud of him! He could not but feel that in similar circumstances he himself would have been tempted to enlarge his replies, but his instinct told him that t

-cacheArchive也是从hdfs上进分发,但是分发文件是一个压缩包,压缩包内可能会包含多层目录多个文件 1.The_Man_of_Property.txt文件如下(将其上传至hdfs上) hadoop fs -put The_Man_of_Property.txt /mapreduce Preface “The Forsyte Saga” was the title originally destined for that part of it which is called “The

-cacheFile 分发,文件事先上传至Hdfs上,分发的是一个文件 1.找一篇文章The_Man_of_Property.txt: He was proud of him! He could not but feel that in similar circumstances he himself would have been tempted to enlarge his replies, but his instinct told him that this taciturnity wa

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. 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

•wordcloud使用方法 常规使用方法 import wordcloud #创建一个词云对象 w = wordcloud.WordCloud(background_color="white") #向WordCloud对象w中加载文本txt txt1 = "life is short,you need python" w.generate(txt1) # #将词云输出为图像文件png/jpg 参数 利用jieba库做中文词云 import jieba import

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

Python2.7 anaconda.安装Wordcloud,网上有许多下载路径,说一下掩模,就是在这个膜的区域才会有东西,当然这个与实际的掩模还有一定区别,这个词频显示是把所有统计的词,显示在这个掩模图片的非白色区域. (接下来就不用看着网上那些小软件很羡慕,其实代码就十行左右,你也可以) from os import path from scipy.misc import imread import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import

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

import xlrd import jieba import pymysql import matplotlib.pylab as plt from wordcloud import WordCloud from collections import Counter import numpy as np def getExcelData(excel,txt): readbook = xlrd.open_workbook(excel) sheet = readbook.sheet_by_inde