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

python wordcloud 对电影<我不是潘金莲>制作词云 上个星期五(16/11/18)去看了冯小刚的最新电影<我不是潘金莲>,电影很长,有点黑色幽默.看完之后我就去知乎,豆瓣电影等看看大家对于这部电影的评价.果然这是一部很有争议的电影,无论是在知乎还是豆瓣,大家对这部电影褒贬不一,有的说拍的好,寓意深刻,具有很强的现实讽刺意味,也有的说故作矫情,是一部烂片.大家众说纷纭,那么这部电影到底怎么样呢?我想还是用事实说话比较好.我想到最近刚好我学习了一段时间的爬虫了,也知道词云

刚解决了html中某div块生成pdf的问题,热乎乎的,赶紧记录下 引入的js传送门: https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jspdf/1.0.272/jspdf.debug.js https://cdn.bootcss.com/html2canvas/0.5.0-beta4/html2canvas.js 踩坑记录: 1.生成的pdf中,dom元素间距异常: 2.提高分辨率后,生成的图片有偏差 html语句: <div id="demo"

1.1.Numba的约5分钟指南 Numba是Python的即时编译器,它最适用于使用NumPy数组和函数以及循环的代码.使用Numba的最常用方法是通过其装饰器集合,可以应用于您的函数来指示Numba编译它们.当调用Numba修饰函数时,它被编译为机器代码“及时”执行,并且您的全部或部分代码随后可以以本机机器代码速度运行! 开箱即用的Numba使用以下方法: 操作系统:Windows(32位和64位),OSX和Linux(32位和64位) 架构:x86,x86_64,ppc64le.在armv

import jiebafrom wordcloud import WordCloud,STOPWORDSimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.misc import imread back_ground = imread('F:/Python/PythonLeaning/测试专用文件夹/01300000165488121825589267854.png')s1 = 'Time is short life; But even if the targe

转自:https://www.cnblogs.com/xihuineng/p/10630116.html 加上之后运行速度快了十倍,我的天呐. python一直被病垢运行速度太慢,但是实际上python的执行效率并不慢,慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差. “一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调. 我们来看一下这个最简单的例子,从1一直累加到1亿. 最原始的代码: import timedef foo(x,y):        tt = tim

上个星期五(16/11/18)去看了冯小刚的最新电影<我不是潘金莲>,电影很长,有点黑色幽默.看完之后我就去知乎,豆瓣电影等看看大家对于这部电影的评价.果然这是一部很有争议的电影,无论是在知乎还是豆瓣,大家对这部电影褒贬不一,有的说拍的好,寓意深刻,具有很强的现实讽刺意味,也有的说故作矫情,是一部烂片.大家众说纷纭,那么这部电影到底怎么样呢?我想还是用事实说话比较好.我想到最近刚好我学习了一段时间的爬虫了,也知道词云可以形象地反映词语分布.所以我决定亲自动手对<我不是潘金莲>制作一

转载来自: http://www.cnblogs.com/fatterbetter/p/4115423.html 需要用windows的api,ChangeDisplaySettings 实现代码如下: import win32api dm = win32api.EnumDisplaySettings(None, 0) dm.PelsHeight = 900 dm.PelsWidth = 1400 dm.BitsPerPel = 32 dm.DisplayFixedOutput = 0 win3

综合应用 —— 名片管理系统 目标 综合应用已经学习过的知识点: 变量 流程控制 函数 模块 开发 名片管理系统 系统需求 1. 程序启动,显示名片管理系统欢迎界面,并显示功能菜单 ************************************************** 欢迎使用[名片管理系统]V1.0 1. 新建名片 2. 显示全部 3. 查询名片 0. 退出系统 ************************************************** 2. 用户用数字

# 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',

re模块的高级用法 search re.search(pattern, string[, flags]) ​ 若string中包含pattern子串,则返回Match对象,否则返回None,注意,如果string中存在多个pattern子串,只返回第一个. re.search():方法用来精确匹配并提取第一个符合规律的对象,而对象内容的提取则使用search方法的属性group()来实现: group(0):则是整个匹配的内容,返回一个实体对象:group(1)则是匹配第一个括号里面的内容,取出

PEP 8 规范 PEP 是 Python Enhancement Proposal 的缩写,翻译过来叫"Python 增强规范". 缩进规范 PEP 8 规范告诉我们,请选择四个空格的缩进,不要使用 Tab,更不要 Tab 和空格混着用. 第二个要注意的是,每行最大长度请限制在 79 个字符. 空行规范 PEP 8 规定,全局的类和函数的上方需要空两个空行,而类的函数之间需要空一个空行. 空格规范 函数的参数列表中,调用函数的参数列表中会出现逗号,请注意逗号后要跟一个空格,这是英语的

简单示例 from matplotlib import pyplot as plt from wordcloud import WordCloud filename = "text.txt" #文本路径 with open(filename,encoding="utf-8") as f: data = f.read() font = r'C:\Windows\Fonts\FZSTK.TTF' wc = WordCloud(font_path=font, # 如果是中

摘自:http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4516983.html 函数式编程 命令式的编程风格已经成为事实上的标准.命令式编程的程序是由一些描述状态转变的语句组成.虽然有时候这种编程方式十分的有效,但有时也不尽如此(比如复杂性)——而且,相对于声明式编程方式,它可能会显得不是很直观. 如果你不明白我究竟是在说什么,这很正常.这里有一些文章能让你脑袋开窍.但你要注意,这些文章有点像<骇客帝国>里的红色药丸——一旦你尝试过了函数式编程,你就永远不会回头

from IPython.core.pylabtools import figsize # import figsize figsize(12.5, 4) # 设置 figsize plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300 #图片像素 plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 #分辨率 #draw plt.axis('off') plt.savefig('路径', dpi=300) #指定分辨 plt.show()

网上大多数词云的代码都是基于原始文本生成,这里写一个根据词频生成词云的小例子,都是基于现成的函数. 另外有个在线制作词云的网站也很不错,推荐使用:WordArt 安装词云与画图包 pip3 install wordcloud pip3 install matplotlib word_cloud.py(生成词云的程序) from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 生成词云 def create_word_clo

cpu参数: 1个物理cpu,2个逻辑cpu(超线程),单核 具体 http://blog.csdn.net/dba_waterbin/article/details/8644626   物理CPU.逻辑CPU和CPU核数 打包文件,单进程 # coding=utf-8 from multiprocessing import Process import sys, os import time def timetask(times): cmd="tar zcfPh /data/nerri_%s.

1. 引言 随着科学技术的发展,人们对宏观和微观世界逐步了解,越来越多领域(物理学.化学.天文学.军事雷达.地震学.生物医学等)的微弱信号需要被检测,例如:弱磁.弱光.微震动.小位移.心电.脑电等[1-3].测控技术发展到现在,微弱信号检测技术已经相对成熟,基本上采用以下两种方法来实现:一种是先将信号放大滤波,再用低或中分辨率的ADC进行采样,转化为数字信号后,再做信号处理,另一种是使用高分辨率ADC,对微弱信号直接采样,再进行数字信号处理.两种方法各有千秋,也都有自己的缺点.前一种方法,ADC

Python分析离散心率信号(中) 一些理论和背景 心率信号不仅包含有关心脏的信息,还包含有关呼吸,短期血压调节,体温调节和荷尔蒙血压调节(长期)的信息.也(尽管不总是始终如一)与精神努力相关联,这并不奇怪,因为大脑是一个非常饥饿的器官,因此消耗了总葡萄糖的25%和氧气消耗的20%.如果活动增加,心脏需要更加努力地工作以保持其供应. 感兴趣的是这些措施可以被分为时间序列数据连接频域数据.如果熟悉傅立叶变换,则频率部分会很有意义.如果不是,请参阅维基百科页面具有很好的解释,并且对过程也非常直观.基

from urllib import request import html.parser class zhuaqu(html.parser.HTMLParser): blogHtml = "" data = [] flag = 0 def getHtml(self): res = request.urlopen("http://www.cnblogs.com") self.blogHtml = res.read().decode('utf-8') def hand

宿舍自从换了校园网的认证系统就不再用客户端了,只能在网页登录.每次上网都要打开浏览器的话很不方便,而且我有时在ubuntu控制台上想联网但终端文本浏览器似乎不支持页面跳转,既然如此,何不写个客户端呢?经过了解发现学校的认证系统简直弱爆了.根本不需要做什么破解工作,宿舍用的深澜,明文传输密码,一抓包一览无余,听说锐捷还好一些,密码经过加密但是用的像base64等算法,也很容易被人获取密码.学校的大量资金都不知道去哪了...下面是用python3写的简单的POST,没有对cookie的处理,注意py