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用Python手把手教你WordCloud可视化

WordCloud是一种数据可视化技术，通过根据文本中单词的频率或权重来生成一个视觉上吸引人的词云图。在词云图中，单词的大小和颜色通常与其在文本中的出现频率相关，频率越高的单词显示得越大、越醒目。...在Python中，WordCloud通常使用wordcloud库来创建和生成词云。这个库提供了丰富的功能和参数，可以根据需要自定义词云的外观和样式。...prefer_horizontal: 控制词云中单词的水平排列，默认为0.9，表示水平排列的单词比例。 max_words: 词云中单词的最大数量限制。...stopwords: 一个停用词列表，用于过滤文本中的常见单词。 collocations: 是否考虑双词组合，默认为True。 font_path: 用于显示在词云中的字体文件路径。...它提供了一些参数来定制词云的外观，如字体、颜色、形状等。你可以在Apache JWordCloud：JWordCloud是另一个用于Java的开源库，可以生成漂亮的词云。

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Python wordcloud库学习小结

默认200像素 >>>w=wordcloud.WordCloud(height=400) min_font_size 指定词云中字体的最小字号，默认4号 >>>w=wordcloud.WordCloud...(min_font_size=10) max_font_size 指定词云中字体的最大字号，根据高度自动调节 >>>w=wordcloud.WordCloud(max_font_size=20) font_step...指定词云中字体字号的步进间隔，默认为1 >>>w=wordcloud.WordCloud(font_step=2) font_path 指定文件字体的路径，默认None >>>w=wordcloud.WordCloud...(font_path="msyh.ttc") max_words 指定词云显示的最大单词数量，默认200 >>>w=wordcloud.WordCloud(font_step=2) stop_words...指定词云的排除词列表，即不显示的单词列表 >>>w=wordcloud.WordCloud(stop_words={"Python"}) mask 指定词云形状，默认为长方形，需要应用imread()

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    关于-github的六个神技巧

    ，按反应和评论的最高组合数排序 org:github sort:interactions-asc 匹配 GitHub 拥有的存储库中的问题，按最少的反应和评论组合数排序 # 按反应排序 语法 例子 org...push:>2013-02-01 匹配 2013 年 1 月之后推送到的带有“css”一词的存储库 case push:>=2013-03-06 fork:only 匹配 2013 年 3 月 6 日或之后推送到的带有单词...语法 例子 mirror:true GNOME 匹配作为镜像且包含单词“GNOME”的存储库 mirror:false GNOME 匹配非镜像且包含“GNOME”一词的存储库 # 搜索主题 # 使用搜索限定符缩小搜索范围...5 只能搜索少于 500,000 个文件的存储库 6 只有在去年有活动或在搜索结果中返回的存储库才可搜索 7 除了filename搜索之外，在搜索源代码时，您必须始终包含至少一个搜索词。...组织的账户名 kenya in:login 匹配用户名中包含“kenya”一词的用户 bolton in:name 匹配真实姓名中包含单词“bolton”的用户 fullname:Nat Friedman

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    简单几步教你用Python生成词云图

    源 / 恋习Python 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。...,u' ',u'、',u'中',u'在',u'了',u'，',u'“',u'”',u'一个',u'是',u'人民日报'] #词频统计 for word in cut_txt: if word...WordCloud方法的参数如下： width：指定词云对象生成的图片的宽度(默认为200px) height：指定词云对象生成的图片的高度(默认为400px) min_font_size：指定词云中字体最小字号...，默认为4 max_font_size：指定词云中字体最大字号 font_step：指定词云中字体之间的间隔，默认为1 font_path：指定字体文件路径 max_words：指定词云中能显示的最多单词数...，默认为200 stop_words：指定在词云中不显示的单词列表 background_color：指定词云图片的背景颜色，默认为黑色 mask：定义词频背景 说明一下：如果设置了mask参数，那么width

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    python词云生成-wordcloud库

    词云以词语为基本单位，更加直观和艺术的展示文本 1.2 wordcloud库的安装 ?...二、wordcloud库使用说明 2.1 wordcloud库的使用 wordcloud.WordCloud()代表一个文本对应的词云 可以根据文本中词语出现的频率等参数绘制词云 绘制词云的形状、尺寸和颜色都可以设定...2.3 配置对象参数 参数 描述 width 指定词云对象生成图片的宽度，默认400像素 height 指定词云对象生成图片的高度，默认200像素 min_font_size 指定词云中字体的最小字号，...默认4号 max_font_size 指定词云中字体的最大字号，根据高度自动调节 font_step 指定词云中字体字号的步进间隔，默认为1 font_path 指定字体文件的路径，默认None max_words...指定词云显示的最大单词数量，默认200 stop_words 指定词云的排除词列表，即不显示的单词列表 mask 指定词云形状，默认为长方形，需要引用imread()函数 background_color

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    049 模块6-wordcloud库的使用

    一、wordcloud库基本介绍 1.1 wordcloud库概述 wordcloud是优秀的词云展示第三方库 词云以词语为基本单位，更加直观和艺术的展示文本 1.2 wordcloud库的安装 pip...()代表一个文本对应的词云 可以根据文本中词语出现的频率等参数绘制词云 绘制词云的形状、尺寸和颜色都可以设定 2.2 wordcloud库常规方法 w = wordcloud.WordCloud() 以...，默认400像素 height 指定词云对象生成图片的高度，默认200像素 min_font_size 指定词云中字体的最小字号，默认4号 max_font_size 指定词云中字体的最大字号，根据高度自动调节...font_step 指定词云中字体字号的步进间隔，默认为1 font_path 指定字体文件的路径，默认None max_words 指定词云显示的最大单词数量，默认200 stop_words 指定词云的排除词列表...，即不显示的单词列表 mask 指定词云形状，默认为长方形，需要引用imread()函数 background_color 指定词云图片的背景颜色，默认为黑色 # mask from imageio

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    NLP for Quant：使用NLP和深度学习预测股价（附代码）

    此外，几篇论文已经证明了神经网络在NLP中的效果，并且证明了使用NLP从SEC报告中做信息抽取，来预测股票价格变化的作用。...在这个项目中，我们试图用深度学习的方法证明，在SEC8-K文档中使用自然语言处理的词嵌入技术，来预测公司经历重大事件后股票价格波动的可行性。...斯坦福大学NLP维基百科2014+Gigaword 5100维度被选作欲训练词嵌入，前提是它将携带从维基百科语料库培训而来的文本中发现的专门的、行业特定的单词的信息。 表2. 数据特征列列表 ?...股票市场价格的变化只在文件发布前后立即进行测量，尽管市场很可能以不同的速度对不同类型的新闻作出反应。本文的拓展可以是在披露后的几天内考虑价格变动。...时间和金钱的限制（使用多个GPU和处理大型数据集可以很快在谷歌云中累积）让我们不得不停止探索这些研究的可能性。

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    利用jieba和wordcloud从新闻中生成词云

    WordCloud对象 wordcloud.WordCloud()代表一个文本对应的词云 可以根据文本中词语出现的频率等参数绘制词云 绘制词云的形状、尺寸和颜色都可以设定 wordcloud库常规方法...描述 width 指定词云对象生成图片的宽度，默认400像素 height 指定词云对象生成图片的高度，默认200像素 min_font_size 指定词云中字体的最小字号，默认4号 max_font_size...指定词云中字体的最大字号，根据高度自动调节 font_step 指定词云中字体字号的步进间隔，默认为1 font_path 指定字体文件的路径，默认None max_words 指定词云显示的最大单词数量...，默认200 stop_words 指定词云的排除词列表，即不显示的单词列表 mask 指定词云形状，默认为长方形，需要引用imread()函数 background_color 指定词云图片的背景颜色...是否包括两个词的搭配 colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” 给每个单词随机分配颜色，若指定color_func，则忽略该方法

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    语言网络的短期迅速重组

    此外，AG在语义处理中的确切作用仍不确定，例如：与非抽象词相比，该区域在处理非单词或混合词时增加了任务相关的激活（(Binder et al., 2009; Seghier,2013），但其他语义任务的停用...fMRI扫描期间，给受试者播放单词进行语义任务（这个单词是指自然的还是人造的）和语音任务（这个单词是两个还是三个音节），每个miniblock包括6个激活点（图1B）。...共选择了常用且明确的60个双音节名词和60个三音节名词，所有单词都表示自然或人造物品（分别为双音节词的50％和三个音节词的50％），激活点持续的平均时间为0.78秒（0.74~0.87秒）。...在SPM8设计规范中采用了限制最大似然法用于第二步的球形度校正。在p的显着性水平下进行阈值化，峰值点进行FWE校正。...DCM可以研究不同实验环境下预定脑区的相互作用，通过比较观察脑区的血氧水平依赖性（BOLD）反应与神经生物学上可能模型预测的BOLD反应来计算脑区相互作用的强度和方向。

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    使用CNN和Deep Learning Studio进行自然语言处理

    尽管情感或者说情绪主要是主观的，但情感量化已经有了许多有用的实现，例如企业获得对消费者对产品的反应的理解，或者在网上评论中发现仇恨言论。 最简单的情感分析形式是使用好词和坏词的词典。...另一种常用方法是将文本视为“词袋”。我们将每个文本视为1xN矢量，其中N是我们词汇表的大小。每列都是一个单词，值是该单词出现的次数。...通常，这些向量是词嵌入（低维表示），如word2vec或GloVe，但它们也可以是将单词索引为词汇表的独热向量。对于使用100维嵌入的10个单词的句子，我们将有一个10×100的矩阵作为我们的输入。...这是我们的“图像”。 在视觉识别中，我们的过滤器会滑过图像的局部色块，但在NLP中，我们通常使用在矩阵的整行上滑动的过滤器（单词）。因此，我们的滤波器的“宽度”通常与输入矩阵的宽度相同。...medium.com/@rgrgrajat1/how-to-win-a-deep-learning-competition-without-coding-e1e7230efb46 1）项目创建： 登录到本地或在云中运行的

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    Python 词云图：wordcloud库的使用

    本文内容：Python 词云图：wordcloud库的使用 ---- Python 词云图：wordcloud库的使用 1.wordcloud库的安装 2.wordcloud库的使用 2.1 常用函数方法...可以根据文本中词语出现的频率等参数绘制词云 绘制词云的形状、尺寸和颜色都可以设定 ---- 2.wordcloud库的使用 2.1 常用函数方法 wordcloud中的常用函数方法见下表，其中w为WordCloud...，默认400像素 height 指定词云对象生成图片的高度，默认200像素 min_font_size 指定词云中字体的最小字号，默认4号 max_font_size 指定词云中字体的最大字号，根据高度自动调节...font_step 指定词云中字体字号的步进间隔，默认为1 font_path 指定字体文件的路径，默认None max_words 指定词云显示的最大单词数量，默认200 stopwords 指定词云的排除词列表...，即不显示的单词列表 mask 指定词云形状，默认为长方形，需要引用imread()函数 background_color 指定词云图片的背景颜色，默认为黑色 colormap 指定词云文字的配色集，默认为

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    手把手教你做一个词云生成（精讲每一步，附带完整源代码）

    核心重点东西来了： 配置词云图片分为三步： 1.配置对象： 对象名=wordcloud.WordCloud() 2.加载词云文本：对象名.generate(txt) 其中txt的内容需要以空格来分隔单词...还有一些对图片配置的参数： 1.对图片的大小设置 对象名.wordcloud.WordCloud(width=800,height=800) 系统默认宽400像素，高200像素 2.指定词云中字体的最小和最大字号...对象名.wordcloud.WordCloud(min_font_size=10,max_font_size=20) 系统默认最小为4号 3.指定词云中字体字号的步进间隔，默认为1 对象名.wordcloud.WordCloud...4.指定字体文件的路径，默认为None 下面所有的运用方法和前三条都是一样的 font_path=“msyh.ttc”(微软雅黑) 5.指定词云显示的最大单词数量，默认为200 max_words=...20 6.指定词云的排除次列表，即不显示的单词列表 stop_words={" “,” “,” "} 采用集合的形式 7.指定词云图片的背景颜色，默认为黑色 background_color=“white

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    视觉字符串大脑左半球皮层特异化预测学龄前儿童基本字符-声音关联认知能力

    在第一种情况下，“标准”刺激是伪字体，“新异”刺激是单词（PF-W）（图1）。在第二种情况下，在伪字体中插入新异的伪词（PF-PW）。...单词（5.586，SD:927.48）和伪单词（6.278，SD：924）的平均连接单元频率没有差异[F（1,28）词在法语中是可发音的，并遵守语音规则。...在视觉刺激呈现过程中，儿童注意十字形注视点，注视点出现任何短暂（200毫秒）颜色变化（蓝色到红色；每个序列随机6次变化）时按空格键。这个独立任务被用来在整个实验过程中保持恒定的注意力水平。...然而，与成人加工模式不同，在伪词序列中插入的词没有呈现辨别反应（图2）。...伪字（PF）和伪词（PW）条件下的最大反应出现在O1。

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    python之生成带背景的词云图(附源码)

    使用背景图片颜色的词云图 注意: 应尽量使用白色背景的图片, 当生成的词云图不协调时, 可以调整字体大小或词语个数 等参数来优化词云图, 使用中文做词云图时, 应指定字体文件, 否则会出现方格的情况...示例: WordCloud(font_path='your_font_file.ttf') 5. max_words: 指定最大显示的单词数量。...示例: WordCloud(max_words=100) 6. stopwords: 设置要过滤的停用词列表，这些词不会在词云中显示。...示例: WordCloud(collocations=False) 8. prefer_horizontal: 设置词云中词语的方向，True 为水平，False 为垂直。...示例: WordCloud(prefer_horizontal=True) 9. minfontsize 和 maxfontsize: 设置词云中单词的最小和最大字体大小。

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    ｜基于子结构的神经机器翻译用于逆合成预测

    反应预处理 研究人员的模型只考虑策划MACCS键的非零指数。英语字母根据其频率的排序被分配到非零MACCS键上，形成独特的人工 "单词"。...这种进一步的编码将产物和反应句转化为基于频率排序的字母键版本，意味着单词的位置信息，并使研究人员的方案适合使用序列到序列架构。单字母单词使用英语中最常见的21个字母的大写和小写生成。...只要化学变化超出了基于MACCS键的表示的敏感性，它们就会出现。由于将分子与MACCS键关联以在子结构子空间上进行操作，因此会丢失一定数量的信息。...全局方法将 "注意力 "集中在源句上的所有词上，以计算出解码单元中每个目标词在每个时间步的全局上下文向量。因此，全局上下文向量代表了所有源隐藏状态的加权和。这些上下文信息可以提高预测精度。...对比和质量检查表明，研究人员的方法在0.90的区域内成功地产生了候选反应物，实现了较高的整体准确度，特别是在官能团互换或键的断开和反应性官能团处。

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    用 Python 分析《红楼梦》（2）

    在很多用 PCA 分析《红楼梦》的博文里，大家都是用出现频率最高的词来分析的。然而问题是，万一频率最高的词是和情节变化相关的呢？...为了剔除情节变化的影响，我决定选出词频随情节变化最小的单词来作为每一章的特征。而我衡量词频变化的方法就是统计单词在每一回的词频，然后计算标准方差。...为了消除单词的常用程度对标准方差的影响，我把标准方差除以该单词在每一回的平均频数，得到修正后的方差，然后利用这个标准来筛选特征词。 按照这个标准，与情节最无关的 20 个词是： ?...（括号内为修正后的方差） 有趣的是，处在排名末尾的词，也就是词频变化最大的词，大部分都是人名： ? 可见这个筛选方法确实能去掉我们不想要的特征词。...（括号内为权重） 我发现，“笑道”这个词不仅是除了人名以外出现次数最多的单词，而且在 PCA 结果中的权重也异常地高(0.88)，甚至超过了“宝玉”的权重的绝对值(0.31)！

    2K50

    数据看Nike与Adidas的“相爱相杀”，谁才是运动鞋的王者？

    我选择了耐克和阿迪达斯两个品牌来进行对比分析，因为他们在FinishLine上是最大的两个品牌商。 我决定把研究焦点集中在跑鞋和休闲鞋两大类上，因为这两个品牌在这两类产品上产量最大。...进一步分析评论内容可以获得更多的发现。我做了个词云来看一看评分高和低的鞋款对应的评论中更常出现的单词。 “窄”（narrow）经常出现在耐克的一款评分最低的球鞋的评论中。...人们觉得这款鞋比正常款式更挤脚，耐克需要改进设计（词云中最常出现的 Running、Flyknit等都是耐克鞋子的名称）。 下面是一个对所有最热销的鞋款进行分析后的评论词云。...“舒适”（comfortable）是最常出现的单词。这些特点对顾客来说最重要。 另外，当我再进一步研究，我发现许多热销鞋款来自同一个系列。...FinishLine也许因此过度反应了这款鞋的销售。 对于阿迪来说，没有一款热销球鞋的评论是发表于促销期间。绝大多数评论是2017年开始写的。

    1.2K50

    来，手把手教你训练一个克隆版的你

    再来看我们需要计算的第二个概率，p(y2 | v，y1)表是一个函数，词的分布y1以及向量的表示结果v，而pi将产生最终结果并作为我们的最终反应。...通常，我喜欢共享数据集，但是对于这个特定的数据集，我会保持私有，因为它有大量的私人对话。这是最后一个数据集的快照。 词向量 LOL，WTF，这些都是在我们的会话数据文件中经常出现的所有单词。...然而，由于我们有这么多的单词和缩写，而不是在典型的预先训练的单词向量列表中，因此，生成我们自己的单词向量对于确保单词正确表达是至关重要的。 为了生成单词向量，我们使用了word2vec模型的经典方法。...其基本思想是，通过观察句子中单词出现的上下文，该模型会创建单词向量。在向量空间中，具有相似上下文的单词将被置于紧密的位置。...然后，您可以看到，网络开始输出“哈哈”的每一个输入字符串。 这在直觉上是有道理的，因为“哈哈”经常被使用，它是对任何事情都可以接受的反应。慢慢地，你开始看到更完整的思想和语法结构在反应中出现。

    1.8K80

    Adam新算法、球形CNN等受关注

    此外，我们已经证明了在不需要对特征和模型调优有很高要求的情况下，球形CNN可以有效地推广到整个旋转过程中，并在三维模型识别和分子能量回归方面取得接近最先进的结果。...也许，这个球形的CNN重要的应用场景是对全方位视觉问题的处理。尽管目前在公共数据库中，全向图像数据非常少，但在无人机、机器人和自动驾驶汽车中，全方位传感器的普及使这项工作具有非凡的意义。...通过设计一种基于梯度的元学习算法来对动态变化和对抗性场景的进行适应。...实验证明，元学习比在few-shot状态下的反应基线具有更强的适应能力，且适应于进行multi-agent学习和竞争。 实验中使用了三种模型作为智能体（agent），如图1（a） 所示。...它们在解剖学上存在差异：腿的数量，位置，以及对大腿和膝关节的限制。图1（b）表示非平稳运动环境。应用于红颜色的腿的扭矩是由一个动态变化的因素决定的。(c)用于表示 RoboSumo竞争环境。

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    点云处理不得劲？球卷积了解一下

    最左边的是新提出的球形核，它可以将空间系统地划分为多个部分并用相应的权重提取特征。...而本文提出球形核处理图网络的新方法为这个问题给出了一种可能的解决方案。...此外研究人员还发现与规则图像中常用的矩形栅格相比，球形空间更适合于对非规则的无序点云的处理。 在离散卷积核球空间的基础上，研究人员基于球形作为基本几何形状，构建出了新的卷积操作球卷积核。...将这个球形空间划分为nxpxq个区域，其中在经度和纬度方向上均匀划分，而在半径方向上进行非均匀划分以适应体积随半径的变换。...这意味着不同的核负责识别出不同模式的特征，有效的将点云中的特征进行了抽取。 ? 与图像处理的CNN类似，对于点云的空间处理也具有各种典型的模式。

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