开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

R-从最常用的类别创建wordcloud

是一个关于使用R语言创建词云的问题。词云是一种可视化工具，用于展示文本数据中词语的频率或重要性。在R语言中，可以使用wordcloud包来创建词云。

首先，需要安装并加载wordcloud包：

install.packages("wordcloud")
library(wordcloud)

接下来，需要准备文本数据。可以从文件中读取文本，或者直接将文本存储在一个字符向量中。假设我们有一个名为text的字符向量，其中包含了要生成词云的文本数据。

然后，可以使用wordcloud函数创建词云。最常用的类别可以通过对文本进行分词和计数来确定。在R中，可以使用tm包进行文本预处理和分词，然后使用wordcloud函数生成词云。

以下是一个示例代码：

# 安装并加载所需的包
install.packages("wordcloud")
install.packages("tm")
library(wordcloud)
library(tm)

# 准备文本数据
text <- c("最常用的类别 创建 wordcloud 是 词云 文本数据")

# 创建词云
corpus <- Corpus(VectorSource(text))
corpus <- tm_map(corpus, content_transformer(tolower))
corpus <- tm_map(corpus, removePunctuation)
corpus <- tm_map(corpus, removeNumbers)
corpus <- tm_map(corpus, removeWords, stopwords("en"))
corpus <- tm_map(corpus, stripWhitespace)
dtm <- TermDocumentMatrix(corpus)
freq <- as.data.frame(as.matrix(dtm))
wordcloud(words = freq$dimnames$Terms, freq = freq$Freq, scale=c(3,0.5))

在上述示例代码中，首先安装并加载了wordcloud和tm包。然后，准备了一个包含文本数据的字符向量text。接下来，使用Corpus函数将文本转换为语料库对象，并使用tm_map函数进行文本预处理，包括转换为小写、去除标点符号、去除数字、去除停用词和去除空白等操作。然后，使用TermDocumentMatrix函数将语料库转换为词项-文档矩阵，并将其转换为数据框。最后，使用wordcloud函数生成词云，其中words参数为词语，freq参数为词语的频率。

这是一个简单的示例，你可以根据实际需求进行调整和扩展。如果你想了解更多关于R语言中创建词云的方法和技巧，可以参考以下链接：

相关搜索:PySpark，从数据库中没有“类别”的数据框中创建折线图 R- Meta-Analysis -如何从clubSandwich函数创建具有稳健估计的森林图 R- WordCloud2并不总是呈现最频繁的单词 R:从基于连续变量的类别变量创建新的类别变量从Actions SDK 2迁移到3:不能在不是使用自定义类别创建的项目中指定自定义操作从Java对象创建流的最简单方法是什么？从numpy.dtype为结构化数组创建自己的类型。获得这个的最干净的方法是什么？从pandas中的列中的类别创建列从pandas中缺少行的两个表创建最完整的表从pandas数据帧创建奇特的javascript表并将其嵌入到单个html文件中的最简单方法

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

最详细的 SSM 整合(纯干货)包含(常用依赖),(如何整合)等(从零到1)

分为Spring SpringMVC Mybatis 三部分 , [ Spring:替换创建对象的操作,servlet->service ] [ mybatis:持久化保存数据,控制bean->...数据库 ] [ springMVC :主要是控制请求,交给DispatcherServlet 然后在渲染视图] 2思路 1首先是创建环境 ,创建完了 ,编写对应的bean dao service...注意:增删改查上面一定要加事务注解 @Transactional 3 我常用的依赖: 1 pom的 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?...需要在resource下创建mapper文件夹为了省略dao的实现类,注解用mapperscanner扫描指定mapper包下的所有mapper,而不扫描别的mapper) <javaModelGenerator

6812 0

从创建数据表到实现最基础增删改查的实现全过程【带附件】

创建数据表就以最简单的为例，创建一个学生的信息表编号姓名性别年龄班级成绩idnamesexageclassscore创建的表为下图所示，其中 id 为数据表自增主键二、创建数据表模型文件程序中创建数据表对应的...model 文件，目录在 app/model 下，该目录下的文件夹是以功能模块进行分类的，我们先创建一个 test 文件夹。...二、创建 dao 层数据库操作文件在 app/dao 文件下创建 test 文件夹，并创建 StudentDao.php 的 Dao 层文件。...创建完成之后，需要继承 BaseDao，并设置之前创建的 Student 模型protected function setModel(): string { return Student::...三、创建 services 层数据处理文件在 app/services 文件下创建 test 文件夹，并创建 StudentServices.php 的 services 层文件。

6984 0

自然语言处理NLP（三）

本文链接：https://blog.csdn.net/github_39655029/article/details/82925787 样本点中的关键度量指标：距离定义：常用距离：欧氏距离...给定点半径r内的区域；核心点：若一个点的r-邻域至少包含最少数目M个点，则称该点为核心点；直接密度可达：若p点在核心点q的r-邻域内，则p是从q出发可以直接密度可达；若存在点链P1,P2,…,Pn...,P1=q,Pn=P,Pi+1是从Pi关于r和M直接密度可达，则称点P是从q关于r和M密度可达的；若样本集D中存在点o，使得p，q是从o关于r和M密度可达的，那么点p、q是关于r和M密度相连的；算法基本思想...： 1、指定合适的r和M； 2、计算所有样本点，若点p的r邻域中有超过M个点，则创建一个以p为核心点的新簇； 3、反复查找这些核心点直接密度可达(之后为密度可达)的点，将其加入到相应的簇，对于核心点发生...“密度相连”状况的簇，进行合并； 4、当无新的点可以被添加到任何簇时，算法完成；类相互之间的距离的计算方法离差平方和法–ward 计算两个类别之间的离差平方和，找出最小的离差平方和，然后将这两个类别聚为一类

1.3K3 0

WordCloud生成卡卡西忍术词云

前言本想果断的说，卡卡西是火影里面最帅的人物。但是出于对大家的尊重，我把这句话改成：“卡卡西是动漫界最帅的人物”，不接受任何反驳。一、项目介绍在介绍之前，先给大家来个用香克斯图片做的效果图。...2、WordCloud的参数和方法下面列出了一下比较常用的参数：参数参数类型参数介绍 width int(default=400) 词云的宽 height int(default=200) 词云的高...scale float(default=1) 按照原先比例扩大的倍数还有一些不常用的参数没有提到。...下面看几个WordCloud常用的方法，这里就讲三个：方法名称传入参数方法描述 generate text 根据文本生成词云 recolor [random_state, color_func,...这次我们的大致步骤和之前差不多，只是把准备文本数据从之前的string改成了txt文件。

1.3K2 0

自然语言处理 NLP（3）

样本点中的关键度量指标：距离定义：常用距离：欧氏距离，euclidean–通常意义下的距离；马氏距离，manhattan–考虑到变量间的相关性，且与变量单位无关；余弦距离，...r-邻域至少包含最少数目M个点，则称该点为核心点；直接密度可达：若p点在核心点q的r-邻域内，则p是从q出发可以直接密度可达；若存在点链P1,P2,…,Pn,P1=q,Pn=P,Pi+1是从Pi关于...r和M直接密度可达，则称点P是从q关于r和M密度可达的；若样本集D中存在点o，使得p，q是从o关于r和M密度可达的，那么点p、q是关于r和M密度相连的；算法基本思想： 1、指定合适的r和M； 2...、计算所有样本点，若点p的r邻域中有超过M个点，则创建一个以p为核心点的新簇； 3、反复查找这些核心点直接密度可达(之后为密度可达)的点，将其加入到相应的簇，对于核心点发生“密度相连”状况的簇，进行合并...； 4、当无新的点可以被添加到任何簇时，算法完成；类相互之间的距离的计算方法离差平方和法–ward 计算两个类别之间的离差平方和，找出最小的离差平方和，然后将这两个类别聚为一类；类平均法–average

9672 0

Matplotlib类别比较图（3）

本篇继续介绍matpltolib类别比较图的绘制，分别是桑基图和词云图。 1、桑基图桑基图是展现数据流动的很好工具，是一种特定类型的流量图。在这个图中，指示箭头的宽度与流量大小成比例。...方法1：（黄色表示常用参数）步骤1：创建sankey实例对象 sankey=Sankey(ax=None,scale=1.0,unit='',format='%G',gap=0.25,radius=0.1...，使用桑基图表示消费的类别关系，并反映每个类别的流向特征。...语法(黄色为常用参数）：步骤一：设置词云对象 wc=WordCloud(font_path,width,height,margin,mask,max_words,stopwords,background_color...目前笔者关于matplotlib类别比较图的了解到此结束，通过整理也学到许多。

9631 0

从 App 描述介绍文字中发掘 Python 文本数据预处理实例

为了给每个类别生成一个词云，我为每个建立了一个清洗过的应用简述语料库(或者说是集合)。比较幸运的是，wordcloud包可以很方便地从一个给定语料库生成词云。 ?...wordcloud包通过创建语料库中排名前200的词列表和它们正则化后的词频统计列表来工作。得到词排名的列表后，我们使用Pythin Image库来绘制词云。...这个总结并没有对他的代码公正，你可以在下图得到更多相关信息。 ? 取"游戏"，"天气"，"购物"和"音乐"的一小部分词为例，我们可以看出，最显著的词其实就是我们所期望的代表其类别的词。...那如果我们将簇的个数增加到与实际类别数相同会怎么样呢（不包含游戏共22个）？ ? 同样，还是先横向比较一下这些簇和各自常用词之间的关系。 ?...且看类别“工具“和”参考“的词云，它们都包含了一些在其他类别中也有所表示的词。也许可以生成一个列表，其中包含一些跨类别词，并将这个列表中的词从清洗之后的句子中过滤掉。

1.1K3 0

建议收藏chatGPT说的Python词云教程

写在前面这个是当下最流行最时髦的AI神器chatGPT和我一起合作写的一篇通用技术文章，请读者笑纳！...您可以从任何来源获取文本数据，例如：从文件中读取文本从API获取文本从网站中抓取文本对于这个教程，我们将使用歌词“给你一瓶魔法药水”，例如： text = """给你一瓶魔法药水喝下去就不需要氧气...然后，我们创建了一个WordCloud对象，并将其设置为宽度和高度为800像素，背景颜色为白色，并使用停用词集合来过滤文本。...以下是一些常用的参数： font_path：指定用于显示文本的字体文件的路径。 max_words：指定要包括在词云中的单词的最大数量。...最后，我们使用WordCloud对象创建了一个词云，并使用mask参数指定了形状。我们还使用colormap参数指定了用于着色的colormap，使用font_path参数指定了字体文件的路径。

6605 0

建议收藏chatGPT说的Python词云教程

写在前面这个是当下最流行最时髦的AI神器chatGPT和我一起合作写的一篇通用技术文章，请读者笑纳！...您可以从任何来源获取文本数据，例如：从文件中读取文本从API获取文本从网站中抓取文本对于这个教程，我们将使用歌词“给你一瓶魔法药水”，例如： text = """给你一瓶魔法药水喝下去就不需要氧气...然后，我们创建了一个WordCloud对象，并将其设置为宽度和高度为800像素，背景颜色为白色，并使用停用词集合来过滤文本。...以下是一些常用的参数： font_path：指定用于显示文本的字体文件的路径。 max_words：指定要包括在词云中的单词的最大数量。...最后，我们使用WordCloud对象创建了一个词云，并使用mask参数指定了形状。我们还使用colormap参数指定了用于着色的colormap，使用font_path参数指定了字体文件的路径。

3264 0

Kaggle | 全球听众最多的50首歌曲

流行 Popularity 二、数据读取 1、数据处理环境 pandas：pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。...我们可以从图片看出：最具响亮，dB值最高的是Otro Trago - Remix和One Thing Right 4、哪首歌最活泼？...我们可以从图片看出：最活泼是One Thing Right 5、哪首歌最长？ df[df['Length'] == np.max(df['Length'])] ?...我们可以从图片看出：最长是No Me Conoce - Remix 6、哪首歌最流行？ df[df['Popularity'] == np.max(df['Popularity'])] ?...我们可以从图片看出：最流行的是bad guy 四、图表绘制 1、艺术家姓名的词云图 from matplotlib import pyplot as plt from wordcloud import

1.1K2 1

Python爬虫与数据可视化：构建完整的数据采集与分析流程

Python中的matplotlib和Seaborn等库提供了丰富的数据可视化功能，可以创建各种图表，如柱形图、饼状图、散点图等。实践案例：短文学网数据采集与可视化1....数据采集以短文学网为例，我们将采集散文类别的文章标题和内容。...数据可视化使用matplotlib绘制散文类别文章的数量统计柱形图。...(text) words = ' '.join(words) # 生成词云 wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color...从数据采集到分析，再到可视化展示，Python提供了一套完整的解决方案。这不仅能够帮助我们高效地获取和处理数据，还能够使我们更直观地理解数据背后的信息。

711 0

在Python中使用词云

词云，又称文字云，英文名：Word Cloud，是文本数据的视觉表示，由词汇组成类似云的彩色图形，用于展示大量文本数据。通常用于描述网站上的关键字元数据（标签），或可视化自由格式文本。...每个词的重要性以字体大小或颜色显示。词云的作用：快速感知最突出的文字。快速定位按字母顺序排列的文字中相对突出的部分。词云的本质是点图，是在相应坐标点绘制具有特定样式的文字的结果。...安装方式: pip install wordcloud 词云实例简易词云生成词云的基础代码也很简单，首先需要准备好“准备文本”，然后创建“创建词云对象”，通过文本数据生成词云，最后保存词云图片。...创建词云对象，设置宽度、高度、背景颜色等属性，通过文本数据生成词云生成图片。 import wordcloud, imageio sentence = "我爱我的祖国!...到了遍地牛羊的内蒙古，那又是另一番情景：策马奔驰在辽阔的大草原上，你可以听到牧羊人的歌声从远处悠悠传来，悦耳动听，犹如天籁。祖国山川雄奇，河水秀逸，这样的美景难道不值得我爱吗? 我爱我的祖国!

7692 0

十六.文本挖掘之词云热点与LDA主题分布分析万字详解

存储 [Python从零到壹] 八.数据库之MySQL基础知识及操作万字详解 [Python从零到壹] 九.网络爬虫之Selenium基础技术万字详解（定位元素、常用方法、键盘鼠标操作） [Python...结巴中文分词支持的三种分词模式包括：精确模式：该模式将句子最精确地切开，适合做文本分析。全模式：将句子中所有可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，缺点是不能解决歧义问题。...LDA模型的具体实现步骤如下：从每篇网页D对应的多项分布θ中抽取每个单词对应的一个主题z。从主题z对应的多项分布φ中抽取一个单词w。...---- 4.可视化处理最后作者将讲述LDA常用的两种可视化处理，这里直接给出完整代码。...sharex=True) for i, k in enumerate([0,1,2,3,4,5,6,7,8]): ax[i].stem(doc_topic[k,:], linefmt='r-

1.8K0 0

用Python手把手教你WordCloud可视化

它在文本挖掘、舆情分析、数据可视化和信息概览等领域具有广泛的应用。在Python中，WordCloud通常使用wordcloud库来创建和生成词云。...然后，我们定义一个包含我们的文本数据的字符串变量text。使用WordCloud()函数创建一个WordCloud对象，并使用generate()方法基于文本数据生成词云图。...WordCloud库中常用的参数和功能： generate(text): 从给定的文本生成词云图。...generate_from_frequencies(word_freq): 从给定的字典中生成词云图，字典的键为单词，值为频率或权重。...以下是两个常用的第三方库： Apache WordCloud：Apache WordCloud是一个开源的Java库，可以生成WordCloud词云图。

3732 1

wordcloud入门

首先，我们需要导入必要的库：pythonCopy codeimport matplotlib.pyplot as pltfrom wordcloud import WordCloud# 创建文本数据text_data...下面是一个自定义设置的示例代码：pythonCopy code# 创建Word Cloud对象，并进行自定义设置wordcloud = WordCloud(width=800, height=400,...以下是一个实际应用示例代码：pythonCopy codeimport matplotlib.pyplot as pltfrom wordcloud import WordCloud# 假设我们已经从产品评论中提取了文本数据...(wordcloud, interpolation='bilinear')plt.axis("off")plt.show()上述示例代码中，我们假设我们已经从产品评论中提取了一系列文本数据，存储在一个名为...Word Cloud的缺点虽然Word Cloud是一个常用的文本可视化工具，但它也有一些缺点需要注意：主观性：Word Cloud的生成是基于词频统计的，因此如果一些常用词出现频率高，它们可能会在可视化结果中占据很大的空间

3914 0

高级聚类

FuzzyKmeans 在对数据进行聚类时，最常用的方法应该是kmeans，但是kmean只能保证每一条待聚类的数据划分到一个类别，针对一条数据可以被划分到多个类别的情况无法处理。...对应FuzzyKmeans的聚类过程如下： ? 其中dij这个参数衡量的是该条数据i到类别j中心点的距离，uij就是数据i属于类别j的概率。...从第二条记录起就具有一般性了，插入第二条记录时，用该条记录创建一个临时CFNode，记cft,然后从根节点开始，看cft和根节点的哪个CFNode距离最近（当然目前只有一个CFNode),根据这个CFNode...，停止更新下去 if( NULL == a->parent) { //创建新的父节点r，它两个关键字 r = new BTNode(); r->keyNum = 2; r->parent...r->ptr[i-1]) break; } //将该关键字删除，根据c,d创建两个新的关键字 //具体做法是将从第i位关键字开始的所有关键字和对应的ptr指针后移一维， //再在原第i和

2K8 0

python绘图及可视化备课

三维散点图与二维散点图的去别在于需要使用Axes3D对象或使用projection =’3d’关键字的任何其他轴一样创建。...创建一个新的matplotlib.figure.Figure并为其添加一个类型为Axes3D的新轴。...base vals_first = vals_inner + base ''' 第二圈使用的数值, 因为最内圈每个类别都加上了base, 所以为了确保第二圈的数值和内圈相匹配, 第二圈的各类别要按照各自所占的比例分配各类的总数值...目前制作词云图使用最多的是Python库中的wordcloud库，wordcloud库中有3个主要的函数，分别是wordcloud.Woedcloud(),wordcloud.ImageColorGenerator...()及wordcloud.random_color_func() 由于于老师没有给我，这些数据，我自己从网上下载了个txt格式的红楼梦，做了一下。

3042 0

Python 词云生成

Matplotlib试图让简单易事的事情成为可能。只需几行代码即可生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等，该库最常用于Python数据分析的可视化。...="utf-8") as file: word_cloud = WordCloud().generate(file.read()) plt.figure() # 创建一个图形实例...matplotlib.image.imread 各方法性能对比 jieba 特点支持三种分词模式：精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,...") # 不显示坐标尺寸 plt.show() 第二种写法这里的第二种写法基本就官方示例的写法，只是略微调整了筛选停止词时的判断条件的顺序 from wordcloud import WordCloud...raw=true] 关注个人公众号：编程之路从0到1 [编程之路从0到1]

4.1K6 0

NLP快速入门：手把手教你用wordcloud做词云

常用在线交互词云工具 1.微词云：https://www.weiciyun.com/ 4.图悦：http://www.picdata.cn/picdata/index.php 6.美寄词云：https:...如何安装 wordcloud ？ wordcloud的API总体来说并不多，且需要进行的配置并不复杂，适合新手上手。...wordcloud库把词云当作一个 WordCloud 对象，所以使用wordcloud可以大致分为三个步骤（以英文为例）： 1.创建对象：wc= wordcloud.WordCloud() 2...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，尺寸和颜色都可以自定义设定。...例如：以我们最熟悉的中国地图为背景，我们将在此基础上绘制词云，只需修改wordcloud里的“mask”属性值，详细代码如下所示。

5.5K4 0

Python实现Wordcloud生成词云图的示例

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来, 速度快,但是不能解决歧义问题 (2)精确模式:将句子最精确地切开,适合文本分析..., "/ ".join(seg_list)) # 精确模式:将句子最精确地切开,适合文本分析 seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False) print(u...结巴分词还有很多比较复杂的操作，具体的可以去官网查看，我就不再过多的赘述了下面我们正式开始词云的制作首先下载模块，这里我所使用的环境是Anaconda，由于Anaconda中包含很多常用的扩展包，所以这里只需要下载...= True) # 分词后在单独个体之间加上空格 result = " ".join(word_list) # 返回分词结果 return result 这里我在当前文件夹下创建了一个文本文档...) 接下来可以根据喜好来定义词云的颜色、轮廓等参数下面为常用的参数设置方法 font_path : “字体路径” 词云的字体样式，若要输出中文，则跟随中文的字体 width = n 画布宽度，默认为400

1.3K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭