worldcloud词云插件前端

2024-10-05

worldcloud库的使用

worldcloud库的使用 worldcloud是一个优秀的第三方词云展示库,用来实现比较有逼格的数据可视化效果.更加直观与艺术的展示单词. worldcloud对象的创建 worldcloud.WordCloud() 代表一个文本构建的词云,可以通过构造方法中的各种参数来控制词云状态. worldcloud构造方法的参数控制 width 指定生成词云图片的宽度,默认值为400px height 指定生成词云图片的高度,默认值为200px min_font_size 指定词云中最小单词的大小,

纯前端实现词云展示+附微博热搜词云Demo代码

前言最近工作中做了几个数据可视化大屏项目,其中也有用到了词云展示,以前做词云都是用python库来生成图片显示的,这次用了纯前端的实现(Ctrl+V真好用),同时顺手做个微博热搜的词云然后记录一下~ 依赖 echarts 4.x echarts-wordcloud 1.1.3 tips:echarts-wordcloud现在有2.0和1.x两个版本,2.0对应echarts 5.x版本效果预览地址:http://www.sblt.deali.cn:9000/weibo_top/ 实现过程

echarts之词云随机颜色的配置

echarts中的词云字体产生随机颜色,最主演的是要引入worldcloud.js,另外还要有jquery.js文件与echarts.js文件的引入,通过配置即可实现词云随机颜色的产生.下面为大家介绍两种随机颜色的方法. world.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</tit

用python实现一个简单的词云

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

python 生成18年写过的博客词云

文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/NmJjTEADV6zKdT--2DXq9Q 回看18年,最有成就的就是有了自己的博客网站,坚持记录,写文章,累计写了36篇了,从一开始的难以下手,到现在成为一种习惯,虽然每次写都会一字一句斟酌,但是每次看到产出,内心还是开心的,享受这样的过程. 这篇文章就是用python 生成自己写的博客词云,平常写的博客都是markdown 格式的,直接把文件传到后台,前端用js去解析文件显示的,所以我这里处理数据就不需要去爬虫网站,直接读文

Word Cloud (词云) - Matlab

今天要总结的是 Word Cloud 最后一个部分了,用 Matlab 来创建 word cloud.Matlab R2018b 已经提供 wordcloud 函数可以直接生成词云了. >> Create Word Cloud via Matlab 1) 准备文本. 不多说了,懒人继续用上次那个 Word Cloud History.txt 的文本吧. 2) 读取并清洗数据文本. %read txt as a string text = string(fileread('C:\Users\yu

Word Cloud (词云) - JavaScript

在上一篇中已经分享了用 Python 创建词云了.接下来继续总结其他创建词云的方法. >> Create Word Cloud via JavaScript JavaScript 可以借助 d3 函数库的 d3-cloud 插件来生成词云. 1) 下载 d3, d3-cloud 及其相关文件,并在 HTML 文件中引用. <script src="dist/d3.v3.min.js"></script> <script src="d

python3做词云分析

python3做词云其实词云一般分为两种,一个是权重比,一个是频次分析主要还是体现在自然语言方向,难度较大,但这里我们用jieba词库主要思路, 后端算数据+前端生成图(D3-cloud-好像是哈,不确定了) #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf- -*- # 导入扩展库 import re # 正则表达式库 import collections # 词频统计库 import jieba # 结巴分词 import jieba.analyse as

爬虫之使用requests爬取某条标签并生成词云

一.爬虫前准备 1.工具:pychram(python3.7) 2.库:random,requests,fake-useragent,json,re,bs4,matplotlib,worldcloud,numpy,PIL,jieba random:生成随机数 requests:发送请求获取网页信息 fake-useragent:生成代理服务器 json:数据转换 re:用于正则匹配 bs4:数据过滤 matpotlib:图像处理 worldcloud:生成词云 numpy:图像处理 PIL:图像

从当当客户端api抓取书评到词云生成

看了好几本大冰的书,感觉对自己的思维有不少的影响.想看看其他读者的评论.便想从当当下手抓取他们评论做个词云.想着网页版说不定有麻烦的反爬,干脆从手机客户端下手好了.果其不然,找到一个书评的api.发送请求就有详情的json返回,简直不要太方便... 要是对手机客户端做信息爬取,建议安装一个手机模拟器. 思路: 在安装好的手机模拟器设置好用来抓包的代理,我用的charles.记得安装证书,不然抓不了https的数据包. 然后安装当当客户端,打开进到书评页面. 然后成功在charles找到了这个接口

python使用matplotlib画图,jieba分词、词云、selenuium、图片、音频、视频、文字识别、人脸识别

一.使用matplotlib画图关注公众号"轻松学编程"了解更多. 使用matplotlib画柱形图 import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt #数据视图 #配置字体 matplotlib.rcParams["font.sans-serif"] = ["simhei"] # 黑体 matplotlib.rcParams["font.family"] = &q

用Python玩转词云

第一步:引入相关的库包: #coding:utf-8 __author__ = 'Administrator' import jieba #分词包 import numpy #numpy计算包 import codecs #codecs提供的open方法来指定打开的文件的语言编码,它会在读取的时候自动转换为内部unicode import pandas import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from wordcloud import

R语言之词云：wordcloud&wordcloud2安装及参数说明

一.wordcloud安装说明 install.packages("wordcloud"); 二.wordcloud2安装说明 install.packages("devtools"); devtools::install_github("lchiffon/wordcloud2",type="source") 错误提示:

使用R语言将微信记录制作成词云（简洁）--情人节奥义

一.导出并读入微信聊天记录参照百度的方法,使用同步助手.安装同步助手--连接手机(安卓苹果均可)--点击"其他功能"--点击微信图标即可进入聊天记录导出界面(非常简单). 导出数据后直接用read.table读入表格命令: dat <- read.table("message.txt",skip=4,header=F,fill=TRUE) #skip跳过前面四行不用的信息:导出时候的信息缺失(语音图片信息等)导致表格不规则,设置fill=TRUE

R系列：分词、去停用词、画词云（词云形状可自定义）

附注:不要问我为什么写这么快,是16年写的. R的优点:免费.界面友好(个人认为没有matlab友好,matlab在我心中就是统计软件中极简主义的代表).小(压缩包就几十M,MATLAB.R2009b的压缩包是1.46G).包多(是真的多,各路好友会经常上传新的包). R的麻烦之处:经常升级,是经常,非常经常,这就导致你在加载一个包之前需要考虑这个包要在R的哪个版本上才能使用,而往往做一件事情都要加载10个包左右,一般比较方便的做法就是先升级到最新版,因为只有小部分的包在新版本上不能用. 言归正

更新几篇之前写在公众号上的文章：线性可分时SVM理论推导；关联分析做捆绑销售和推荐；分词、去停用词和画词云

适合阅读人群:有一定的数学基础. 这几篇文章是16年写的,之前发布在个人公众号上,公众号现已弃用.回过头来再看这几篇文章,发现写的过于稚嫩,思考也不全面,这说明我又进步了,但还是作为学习笔记记在这里了,方便以后自己经常查阅. 支持向量机(SVM)理论总结系列.线性可分(附带R程序案例:用体重和心脏重量来预测一只猫的性别) R系列:关联分析:某电商平台的数据:做捆绑销售和商品关联推荐 R系列:分词.去停用词.画词云(词云形状可自定义) end!

Typecho - MyTagCloud标签云插件

一.前言: 标签云是博客.CMS类系统的常见功能,读者可以根据标签快速的查找和浏览自己喜欢的文章.个人很喜欢Typecho的简洁,但对于后台不能控制前台标签栏目的显示还是略表遗憾.令人高兴的是Typecho的插件机制可以让Typecho Fans很容易的开发出自己想要的插件,于是决定自己开发一个标签云插件. 该插件已被Typecho官方merge. 二.资料: Typecho官方文档,在此不做过多介绍. 三.效果: 四.使用帮助: 下载插件将插件上传到/usr/plugins/目录在需要使用

如何用Python做词云（收藏）

看过之后你有什么感觉?想不想自己做一张出来? 如果你的答案是肯定的,我们就不要拖延了,今天就来一步步从零开始做个词云分析图.当然,做为基础的词云图,肯定比不上刚才那两张信息图酷炫.不过不要紧,好的开始是成功的一半嘛.食髓知味,后面你就可以自己升级技能,进入你开挂的成功之路. 网上教你做信息图的教程很多.许多都是利用了专用工具.这些工具好是好,便捷而强大.只是它们功能都太过专一,适用范围有限.今天我们要尝试的,是用通用的编程语言Python来做词云. Python是一种时下很流行的编程语言.你不仅

Python给小说做词云

闲暇时间喜欢看小说,就想着给小说做词云,展示小说的主要内容.开发语言是Python,主要用到的库有wordcloud.jieba.scipy.代码很简单,首先用jieba.cut()函数做分词,生成以空格分割的字符串,然后新建WordCloud类,保存为图片. #coding:utf-8 import sys import jieba import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerat

用python爬取微博数据并生成词云

很早之前写过一篇怎么利用微博数据制作词云图片出来,之前的写得不完整,而且只能使用自己的数据,现在重新整理了一下,任何的微博数据都可以制作出来,放在今天应该比较应景. 一年一度的虐汪节,是继续蹲在角落默默吃狗粮还是主动出击告别单身汪加入散狗粮的行列就看你啦,七夕送什么才有心意,程序猿可以试试用一种特别的方式来表达你对女神的心意.有一个创意是把她过往发的微博整理后用词云展示出来.本文教你怎么用Python快速创建出有心意词云,即使是Python小白也能分分钟做出来. 准备工作本环境基于Python

从CentOS安装完成到生成词云python学习日记

欢迎访问我的个人博客:原文链接前言人生苦短,我用python.学习python怎么能不搞一下词云呢是不是(ง •̀_•́)ง 于是便有了这篇边实践边记录的笔记. 环境:VMware 12pro + CentOS7 + Python 2.7.5 安装系统之前一直用的是win10子系统,现在试试CentOS,CentOS官网下载最新系统dvd版安装到VMware 12pro.网上很多教程.例如这个链接.等待安装完成后开始. 第一个命令用Ubuntu的时候没有的命令会提示你安装,感觉很简单的

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