展开

关键词

3.python的生成

3.1.python 安装库 pip install jieba wordcloud matplotlib 准备 txt文本 字体(simhei.ttf) 背景片 代码 import matplotlib.pyplot as plt import jieba from wordcloud import WordCloud #1.读出歌 text = open('jack.txt','r',encoding='utf (next(cut_text)) #3.以空格拼接起来 result = " ".join(cut_text) # print(result) # 4.生成 wc = WordCloud( max_words=1000 ) wc.generate(result) wc.to_file('jielun.png') #片保存 #5.显示片 plt.figure('jielun ') #片显示的名字 plt.imshow(wc) plt.axis('off') #关闭坐标 plt.show() 根据不同的背景片显示的效果: ?

70940

写综述的用真的不香吗?python制做

开局一张,内容不靠编。 在综述文章里,难道不要统计文献情况吗?统计的文献情况关键那么多,难道用它不香吗!!!!!!!!!? ? 对于某些执着于片质量的高玩,实验内容好不好是次要的、文章好不好是次要的、漂漂亮亮的才是最体面的。这样,不加一点特别的片,还真的不行呢! 不过话说回来,的效果在体现一个研究方向的热点情况而言,确实有一定的辅助作用,当然上好像是在体现作者名字的频次上了(很明显我没有看过文章)。。。但是!不管怎么样,它确实可以为综述型文章增色不少。 为此,一个利用python制作的方法就很必要了啊(当然,其他语言也可以做,只是。。。我不会其他语言啊~) ? 哦,对了,我把变量也截给大家康康~ ? 你可以自行设置,哪些是不要的。。具体大家看看代码吧 喜欢的关注一下吧,保证物有所值! 最后,希望我的幸福快乐=Max(大家的幸福快乐)

30230
  • 广告
    关闭

    什么是世界上最好的编程语言?丨云托管征文活动

    代金券、腾讯视频VIP、QQ音乐VIP、QB、公仔等奖励等你来拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    拿来就用能的Python代码|wordcloud生成详解

    也叫文字,是一种可视化的结果呈现,常用在爬虫数据分析中,原理就是统计文本中高频出现的,过滤掉某些干扰,将结果生成一张片,直观的获取数据的重点信息。 今天,我们就来学习一下Python生成的常用库「wordcloud」。 WordCloud对象常用参数 参数 说明 font_path 设置字体,指定字体文件的路径 width 生成片宽度,默认400像素 height 生成片高度,默认200像素 mask 形状,默认使用矩形 ,默认200 stopwords 设置停用(需要屏蔽的),停用不在中显示,默认使用内置的STOPWORDS background_color 片背景颜色,默认黑色 WordCloud常用方法 添加蒙版片的 可以将有白色背景的片作为蒙版片,有案的地方会被填充。 添加蒙版片需要使用PIL,numpy库。 添加蒙版片如下: ?

    34530

    简单几步教你用Python生成

    源 / 恋习Python ,也叫文字,是对文本中出现频率较高的“关键”予以视觉化的展现,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。 用Python其实也是这三大步骤: 1、准备原材料 准备好一份自己需要分析的文本材料,今天选取的是中共中央政治局第十二次集体学习时,关于推动媒体融合向纵深发展的讲话。 这里主要说说Python中wordcloud的基本使用,wordcloud把当作一个对象,它可以将文本中语出现的频率作为一个参数绘制,而的大小、颜色、形状等都是可以设定的。 WordCloud方法的参数如下: width:指定对象生成的片的宽度(默认为200px) height:指定对象生成的片的高度(默认为400px) min_font_size:指定中字体最小字号 ).generate_from_frequencies(word_counts) #保存 wd.to_file('zhu.png') #显示 plt.imshow(wd,interpolation

    2.6K20

    Python生成,TIIDF方法文本挖掘: 频统计,

    python中使用wordcloud包生成的。 下面来介绍一下wordcloud包的基本用法。 除全白(#FFFFFF)的部分将不会绘制,其余部分会用于绘制。 fit_words(frequencies) //根据频生成 generate(text) //根据文本生成 generate_from_frequencies(frequencies[, //根据频生成 generate_from_text(text) //根据文本生成 process_text(text) //将长文本分并去除屏蔽(此处指英语,中文分还是需要自己用别的库先行实现 重新上色会比重新生成整个快很多。

    1.2K60

    Python生成,TIIDF方法文本挖掘: 频统计,

    python中使用wordcloud包生成的。 下面来介绍一下wordcloud包的基本用法。 除全白(#FFFFFF)的部分将不会绘制,其余部分会用于绘制。 fit_words(frequencies) //根据频生成 generate(text) //根据文本生成 generate_from_frequencies(frequencies[, //根据频生成 generate_from_text(text) //根据文本生成 process_text(text) //将长文本分并去除屏蔽(此处指英语,中文分还是需要自己用别的库先行实现 重新上色会比重新生成整个快很多。

    1.1K50

    Python自定义形状和文本颜色

    技术要点: 1)生成,自定义文本颜色。 2)wordcloud.WordCloud类colormap和mask参数的应用。 ================== 1、创建背景片文件mask.png ? 2、编写代码 ? 3、运行结果: ?

    1.2K10

    Python制作根据蒙板像确定形状和文字颜色

    封面片:《Python程序设计基础与应用》(ISBN:9787111606178),董付国,机械工业出版社 书详情:https://item.jd.com/12433472.html ====== =============== 问题描述:制作,根据蒙板像确定形状,根据蒙板像中像素的颜色确定中相同位置上文字的颜色。 蒙板像: ? 运行结果: ?

    44810

    Python简单实现代码及步骤解析

    1、默认参数示例 text = 'Keep it simple and stupid.' wc = WordCloud() # 实例化对象 wc.generate(text) # 根据文本生成 plt.imshow(wc) # 显示 ? 如果 jupyter 没有形输出,需要设置 jupyter 的形显示方式 %matplotlib inline WordCloud() 对象对应的画布默认长200像素,宽400像素,背景色为黑色 wc.generate(text) # 根据文本生成 plt.imshow(wc) # 显示 ? wc.generate(text) # 根据文本生成 plt.imshow(wc) # 显示 plt.axis('off') # 不显示坐标轴 plt.show() ?

    43320

    Python数据可视化 绘制的方法总结

    文章目录 一、 是一种用来展现高频关键的可视化表达,通过文字、色彩、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。 ] 三、pyecharts库的WordCloud绘制 pyecharts是基于echarts的python库,能够绘制多种交互式表,和其他可视化库不一样,pyecharts支持链式调用。 .html") : [x00ku62fa4.png] 用pyecharts绘制的渲染在网页上,具有交互效果,还有很多的配置参数可以设置让看起来更美观。 四、stylecloud库绘制 1. stylecloud简介 对自己而言,平时用python制作主要使用wordcloud,如果在可视化的过程还要用pyecharts绘制其他,那么也干脆就用 stylecloud也是一个python绘制的包,是一位数据科学家Max Woolf基于wordcloud优化改良而成。并添加了一些更有用的功能,从而让使用者更易创作出独特并且颜值颇高的

    13.3K42

    Python通过文本和片生成

    使用现有的txt文本和片,就可以用wordcloud包生成。大致步骤是: 1、读取txt文本并简单处理; 2、读取片,以用作背景; 3、生成对象,保存为文件。 需要用到3个库:jieba(用于分割文本为语)、imageio(用于读取片)、wordcloud(功能核心,用于生成)。 我用简历和我的照片,生成了一个: ? ' '.join(wordlist) # 'aa bb cc' # 读取片 image = imageio.imread('ding.jpg') # 生成片 # 先实例化一个对象 wc = wordcloud.WordCloud(width=image.shape[0], # 宽度同原片宽度 height=image.shape[1], 背景颜色白色 font_path='msyh.ttc', # 指定字体路径,微软雅黑,可从win自带的字体库中找 mask=image, # mask 指定形状

    62620

    R-wordcloud:

    考虑到,我怕wordcloud包会再更新导致文本处理又出现错误,而不能绘制。我专门把处理的文本分析结果导出存成csv文件。 这样的话,可以使文本分析过程与绘制分离开来,不会因为其中一部分的程序有误而不能运行另外一部分的程序。关于更加详细的讲解,请学习《R语言数据可视化之美》(增强版)。 (term.matrix)可以绘制对比,term. matrix是一个行名,代表文本,每列数值代表文本对应的频数的矩阵。 3-9-3 单篇文章的3-9-4两篇文章的的具体代码如下所示。 3-9-2 的频率数据 ? 3-9-3 单篇文章的 ? 3-9-4 两篇文章的 【本文内容摘自《R语言数据可视化之美》】 ?

    62810

    展示

    import jieba #分库 import matplotlib.pyplot as plt #数学绘库 from wordcloud import WordCloud #库 #1、读入txt ) #必须给个符号分隔开分结果来形成字符串,否则不能绘制 # print(result) #3、生成,这里需要注意的是WordCloud默认不支持中文,所以这里需已下载好的中文字库 #无自定义背景 :需要指定生成的像素大小,默认背景颜色为黑色,统一文字颜色:mode='RGBA'和colormap='pink' wc = WordCloud(font_path=r"E:\Data\ttf\YaHei.ttf 10)#,mode='RGBA',colormap='pink') wc.generate(result) wc.to_file(r"wordcloud.png") #按照设置的像素宽高度保存绘制好的 ,比下面程序显示更清晰 # 4、显示片 plt.figure("") #指定所绘名称 plt.imshow(wc) # 以片的形式显示 plt.axis("off")

    20320

    利用分析热

    from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator,STOPWORDS #,颜色生成器,停止 import numpy as np #科学计算 = np.array(Image.open('2.jpg')) #背景片,只有黑白才能按照形状生成 mywordcloud = WordCloud(width=1400, height 从片中提取颜色 max_words=500, #最大语数 stopwords=STOPWORDS random_state=50,#随机角度 scale=1).generate(space_list) #生成 image_color = ImageColorGenerator(backgroud)#生成的颜色 plt.imshow(mywordcloud) #显示 plt.axis

    84130

    Python 生成

    raw=true] 片来自网络 所谓“”就是对网络文本中出现频率较高的“关键”予以视觉上的突出,形成“关键层”或“关键渲染”,从而过滤掉大量的文本信息,使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨 上,如无法成功安装,可使用已经编译好的二进制包,下载安装 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ wordclud Python用于生成的库。 matplotlib 一个Python 2D绘库。 Matplotlib试让简单易事的事情成为可能。只需几行代码即可生成绘,直方,功率谱,条形,错误,散点等,该库最常用于Python数据分析的可视化。 整个文本的分包括关键提取,我们都直接交给jieba库去做就行了,WordCloud库仅仅根据jieba库返回的关键以及权重去生成片就行。

    2.5K60

    怎么用Python画出好看的

    作者:易执 来源:Python读数 相信很多人在第一眼看到下面这些时,都会被其牛逼的视觉效果所吸引,这篇文章就教大家怎么用Python画出这种。 ? 中,的大小代表了其频,越大的字代表其出现频率更高。 那生成一张的主要步骤有哪些?过程中又需要用到哪些Python库呢? 分之后,就需要根据分结果生成,这个过程需要用到wordcloud库 最后需要将生成的展现出来,用到大家比较熟悉的matplotlib 理清了绘制的主要脉络之后,下面就用代码操作起来。 一张简单的就成功生成啦,但看起来好像并没有特别好看,怎么生成带特定形状的呢? 生成的如下: ? 是不是还挺简单的,借这张也祝福大家2020年都福气满满!

    1.9K20

    Python实现Wordcloud生成的示例

    wordcloud是Python扩展库中一种将语用片表达出来的一种形式,通过生成的片,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(以哈利波特小说为例): ? Python中的分模块有很多,他们的功能也都是大同小异,我们安装的结巴分是当前使用的最多的类型。 ,或者使用Photoshop抠替换成白色背景,否则生成的为矩形 我的: ? 生成的: ? 到此这篇关于Python实现Wordcloud生成的示例的文章就介绍到这了,更多相关Python Wordcloud生成内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

    28810

    源代码

    #**使用“结巴”分库进行文本分,再结合“”库,用指定的片作为蒙版,分出的关键字进行填充。 import numpy from wordcloud import WordCloud import PIL.Image as Image #读取文件,返回一个字符串,使用utf-8编码方式读取,该文档位于此python 同以及目录下 content = open(u'baifan.txt','r',encoding='UTF-8').read() #使用停功能,该文档位于此python同以及目录下 jieba.analyse.set_stop_words #打开背景片并numpy转换 mask_pic=numpy.array(Image.open("fz.png")) test=" ".join(tags) #转换后的文本生成,以背景片蒙版 - 汉字间概率大的组成组,形成分结果 - 除了分,用户还可以添加自定义的组 2、jieba库使用说明 (1)、jieba分的三种模式 精确模式、全模式、搜索引擎模式

    48520

    wordcloud美化

    前言 之前的文章我们已经介绍了如何使用wordcloud库制作中英文,并介绍了中英文停用的使用方法,但如何美化,例如换字体背景颜色,背景换成片等,这些将在本篇文章进行详细介绍。 参数详解 要想美化,首先就要明白wordcloud自定义的参数的各个意思。 ,默认 0.9 (所以语垂直方向排版出现频率为 0.1 ) mask : nd-array or None (default=None) #如果参数为空,则使用二维遮罩绘制。 除全白(#FFFFFF)的部分将不会绘制,其余部分会用于绘制。 : int or None #为每个单返回一个PIL颜色 我们就先简单举个例子,我们做中文,必须要设置中文字体,不然就会乱码,所以必须设置font_size;默认背景是黑色的,我们要设置为其他颜色就需要设置

    45120

    Python基于wordcloud及jieba实现中国地

    很酷炫,也非常适合热点事件,抓住重点,以文结合的方式表现出来,很有冲击力。 下面这段代码是制作热的,用到了以下技术: jieba,把文本分 wordcloud,制作热 chardet,辨别文件的编码格式,其中中文统一为GB18030,更加的兼容 imageio,提取片的形状 其他:自动识别文件编码,自动识别txt文件,片文件名与txt文件一致,使用的是四大名著的文本(自行百度),部分中国地 上代码: import os import jieba import wordcloud import chardet import imageio directory = "D:\" mask = imageio.imread(r"D:\map.jpg") # 用于最后

    37440

    相关产品

    • 腾讯云图

      腾讯云图

      腾讯云图 (TCV)是一站式数据可视化展示平台,旨在帮助用户快速通过可视化图表展示海量数据,10 分钟零门槛打造出专业大屏数据展示。精心预设多种行业模板,极致展示数据魅力。采用拖拽式自由布局,无需编码,全图形化编辑,快速可视化制作……

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券