使用WordCloud生成词云图片 本文详细介绍参考自:https://www.jianshu.com/p/fdd0acccf1c5 wordcloud开源项目:https://github.com/amueller/word_cloud 调整图片清晰度:scale属性,该值越大越清楚,我设置的是scale=32. # 设置词云属性 wordcloud=WordCloud( font_path="simhei.ttf", margin=1, scale=32, background_c

整体简介: 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. 基于Python的词云生成类库,很好用,而且功能强大.在做统计分析的时候有着很好的应用,比较推荐. github:https://github.com/amueller/word_cloud 官方地址:https://amueller.github.io/word_cloud/ 快速生成词云: #导入所需库 from wordc

一.实现HTML页面保存为图片 1.1 已知可行方案 现有已知能够实现网页保存为图片的方案包括: 方案1:将DOM改写为canvas,然后利用canvas的toDataURL方法实现将DOM输出为包含图片展示的data URI 方案2:使用html2canvas.js实现(可选搭配Canvas2Image.js实现网页保存为图片) 方案3:使用rasterizeHTML.js实现 1.2 解决方案的选择 方案1:需要手动计算每个DOM元素的Computed Style,然后需要计算好元素在can

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

获取好友列表的时候,返回的json信息中还看到了有个性签名的信息,脑洞一开,把大家的个性签名都抓下来,看看高频词语,还做了个词云. # coding:utf-8 import itchat # 先登录 itchat.login() # 获取好友列表 friends = itchat.get_friends(update=True)[0:] for i in friends: # 获取个性签名 signature = i["Signature"] print signature 先全部抓

借鉴别人的一个小例子,快速生成词云的代码: from wordcloud import WordCloud f = open(u'txt/AliceEN.txt','r').read() wordcloud = WordCloud(background_color="white",width=1000, height=860, margin=2).generate(f) # width,height,margin可以设置图片属性 # generate 可以对全部文本进行自动分词,但是他

1,下载 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 2,安装 (window环境安装) 找的下载文件的路径 安装 pip install wordcloud-1.3.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl 3,验证是否安装成功 添加英文数据的文件,比如我的是testfile.txt 文件内容为英文,比如 Devouring Time, blunt thou the lion's paws, And make the

先来个最简单的: # 查找列表中出现次数最多的值 ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 1, 2, 1, 1] ls = ["呵呵", "呵呵", "呵呵", "哈哈", "哈哈", "拉拉"] y = max(set(ls), key=ls.count) print(y) 一.字频统计: ( collections 库) 2017-10-27 这个库是python

# 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',

Wordcloud各参数含义 font_path : string #字体路径,需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上,如:font_path = '黑体.ttf' width : int (default=400) #输出的画布宽度,默认为400像素 height : int (default=200) #输出的画布高度,默认为200像素 prefer_horizontal : float (default=0.90) #词语水平方向排版出现的频率,默认 0.9 (所以词语垂直方向排版出现

一.wordcloud是什么 词云,在一段文本中提取关键词进行扁平化的展示,更能吸引目标客户的眼球. 市面上有很多在线生成词云的工具,本文以Python中的第三方库wordcloud为例讲解如何自动生成词云图 二.在python3环境中安装 1. 使用conda install wordcloud或者pip install wordcloud安装,此方法可能会报错或者安装失败 2. 下载whl安装,https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordc

1.核心包 #jieba.pandas用来处理数据,数据源以xls格式存储的,这里用pandas进行处理import jieba from jieba import analyse import pandas as pd#scipy.wordcloud创建词云 from scipy.misc import imread from wordcloud import WordCloudfrom wordcloud import ImageColorGenerator#matpoltlib展示.保存生

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

1,下载 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 2,安装 (window环境安装) 找的下载文件的路径 安装 1 pip install wordcloud-1.3.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl 3,验证是否安装成功 添加英文数据的文件,比如我的是testfile.txt 文件内容为英文,比如 Devouring Time, blunt thou the lion's paws, And make th

wordclou:根据文本生成词云 一.词云设置 wc=WordCloud(width=400, height=200, #画布长.宽,默认(400,200)像素 margin=1, #字与字之间的距离 background_color='white',#背景颜色 min_font_size=3,max_font_size=None,#显示的最小,最大的字体大小 max_words=200,#显示的词的最大个数 ranks_only=None,#是否只是排名 prefer_horizontal=

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

turtle库(必考) 1.from turtle import * #导入turtle库中的所有方法 2.turtle.pensize(size) #画笔的大小 3.turtle.pencolor(“color”) #画笔的颜色 4.turtle.forward(distance) #画笔前行distance多少距离 5.turtle.backward(distance) #画笔后退distance多少距离 6.turtle.circle(R,degree) #R为圆的半径,degree为所画

py库: jieba (中文词频统计) .collections (字频统计).WordCloud (词云) 先来个最简单的: # 查找列表中出现次数最多的值 ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 1, 2, 1, 1] ls = ["呵呵", "呵呵", "呵呵", "哈哈", "哈哈", "拉拉"] y = max(set(ls), key=ls.count)

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

词云 (Word Cloud)是对文本中出现频率较高的词语给予视觉化展示的图形, 是一种常见的文本挖掘的方法. 实例:     依赖包: # pip3 install wordcloud  jieba   matplotlib  imageio wordcloud 模块介绍: class wordcloud.WordCloud( font_path=None, #(string)字体OTF or TTF路径,需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上,如:font_path = '黑体.ttf'