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

一.简介词云图是文本挖掘中用来表征词频的数据可视化图像,通过它可以很直观地展现文本数据中地高频词:! 图1 词云图示例 在Python中有很多可视化框架可以用来制作词云图,如pyecharts,但这些框架并不是专门用于制作词云图的,因此并不支持更加个性化的制图需求,要想创作出更加美观个性的词云图,需要用到一些专门绘制词云图的第三方模块,本文就将针对其中较为优秀易用的wordcloud以及stylecloud的用法进行介绍和举例说明. 二.利用wordcloud绘制词云图wordcloud是Pyt

# 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',

本文对应脚本及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 一.简介 词云图是文本挖掘中用来表征词频的数据可视化图像,通过它可以很直观地展现文本数据中地高频词: 图1 词云图示例 在Python中有很多可视化框架可以用来制作词云图,如pyecharts,但这些框架并不是专门用于制作词云图的,因此并不支持更加个性化的制图需求,要想创作出更加美观个性的词云图,需要用到一些专门绘制词云图的第三方模块,本文就将针对其

词云图,大家一定见过,大数据时代大家经常见,我们今天就来用python的第三方库wordcloud,来制作一个大数据词云图,同时会降到这个过程中遇到的各种坑, 举个例子,下面是我从自己的微信上抓的微信好友签名,制作的词云图:看来用的做多的还是“方得始终”啊 首先我们需要几个库,pip完了导入 import chardet #检测字符类型的类 from wordcloud import WordCloud #词云库 import matplotlib.pyplot as plt #数学绘图库 咱们

[写在前面] 以前看到过一些大神制作的词云图 ,觉得效果很有意思.如果有朋友不了解词云图的效果,可以看下面的几张图(图片都是网上找到的): 网上找了找相关的软件,有些软件制作 还要付费.结果前几天在大神的公众号里的文章中看到了python也能实现,而且效果也很不错 .那还等什么,不赶紧盘它? [示例代码] # coding=utf-8 # @Auther : "鹏哥贼优秀" # @Date : 2019/7/31 # @Software : PyCharm import numpy a

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

from wordcloud import WordCloudfrom matplotlib import pyplot as pltfrom PIL import Imageimport numpy as np# 1.准备数据content = open('豆瓣舌尖中国.txt','rb').read()result = jieba.lcut(content,cut_all=False) #精确模式content = ' '.join(result) #将list转化为空格分开的str# 2.

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. 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

环境搭建: pip install itchat numpy wordcloud matplotlib jieba 先把上面的几个包安装完成,直接上代码 import itchat from itchat.content import TEXT import re import os import numpy as np from PIL import Image from wordcloud.wordcloud import WordCloud if itchat.load_login_sta

WordCloud(词云图) from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Page, WordCloud from pyecharts.globals import SymbolType words = [ ("Sam S Club", 10000), ("Macys", 6181), ("Amy Schumer", 4386), ("Jurass

最近学到数据可视化到了词云图,正好学到爬虫,各种爬网站 [实验名称] 爬取豆瓣电影<千与千寻>的评论并生成词云 1. 利用爬虫获得电影评论的文本数据 2. 处理文本数据生成词云图 第一步,准备数据 需要登录豆瓣网站才能够获得短评文本数据https://movie.douban.com/subject/1291561/comments 首先获取cookies,使用爬虫强大的firefox浏览器 将cookies数据复制到cookies.txt文件当中备用, 2.第二步,编写爬虫代码 #codin

目录 前言 核心代码 测试 前言 当我们想快速了解书籍.小说.电影剧本中的内容时,可以绘制 WordCloud 词云图,显示主要的关键词(高频词),可以非常直观地看到结果 核心代码 from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import jieba from PIL import Image import numpy as np # 生成词云函数 def create_word_cloud(words): #

在数据分析领域,词云图已经成为在文本分析中装逼的首选图表,大家热烈地讨论如何在Python上做数据分析.做词云图. 数据分析从来都是Excel的主战场,能够让普通用户使用上的技术才是最有价值的技术,一个人闷骚地写Py代码自嗨个词云图,不是笔者想要的最终效果. 所以把词云图的制作能力下放到Excel普通用户手里,就是Excel催化剂想做的事情,幸好辛苦找寻,仍然能找到一个不错的轮子,在此向大家分享一下. 具体代码 一样地可从Nuget中获取到这个轮子CloudConvert   词云图轮子Clou

这篇博客从用python实现分析数据的一个完整过程.以下着重几个python的moudle的运用"pandas",""wordcloud","matlibplot": 1.导入数据,看看数据的结构内容: import pandas as pd mytext = pd.read_csv(r'F:\kaggle data\2016-us-presidential-debates\test.csv',encoding = 'iso-8859-

这年头数据可视化日新月异,在Excel上做数据分析,最后一步,难免要搞个图表输出高大上一回,微软也深知此道,在Excel2016上更新了一大波图表功能,市场上很耀眼的词云图还是没加进来,虽然在各大的在线网站上都有相应的在线网页版生成词云的功能,而且功能更强大和丰富(在上次15波接入人工智能功能模块也有介绍).但对于All In Excel的惰性思想上,最终还是决定给广大粉丝们送来了Excel上生成词云图的功能,让大伙们用上经济适用性的词云图是本篇着重讲论的,至于需求更高级的,就自行到别处找寻了,

一.什么是词云图? 词云图是一种用来展现高频关键词的可视化表达,通过文字.色彩.图形的搭配,产生有冲击力地视觉效果,而且能够传达有价值的信息. 制作词云图的网站有很多,简单方便,适合小批量操作. BI软件如Tableau.PowerBI也可以做,当然相比较web网站复杂一点. 在编程方面,JavaScript是制作词云图的第一选择,像D3.echarts都非常优秀. python也有不少可视化库能制作词云图,这次我们尝试使用pyecharts. 先上效果图: 二.pyecharts介绍 pyec

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

Note of Jieba jieba库是python 一个重要的第三方中文分词函数库,但需要用户自行安装. 一.jieba 库简介 (1) jieba 库的分词原理是利用一个中文词库,将待分词的内容与分词词库进行比对,通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组:除此之外,jieba 库还提供了增加自定义中文单词的功能. (2) jieba 库支持3种分词模式: 精确模式:将句子最精确地切开,适合文本分析. 全模式:将句子中所以可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能消除歧义. 搜索引擎模

准备工作 主要用到Python的两个第三方库 jieba:中文分词工具 wordcloud:python下的词云生成工具 步骤 准备语料库,词云图需要的背景图片 使用jieba进行分词,去停用词,词频统计等 使用wordcloud进行词频展示 主要代码 import jieba jieba.load_userdict('userdict.txt') # 加载自定义词典 sentence_depart = jieba.cut(sentence) # 分词 stop_words = stop_wor