import jieba #分词库 import matplotlib.pyplot as plt #数学绘图库 from wordcloud import WordCloud #词云库 #1、读入txt...（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒 cut_text= jieba.cut(text ) result= "/".join(cut_text) #必须给个符号分隔开分词结果来形成字符串,否则不能绘制词云...# print(result) #3、生成词云图，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 #无自定义背景图：需要指定生成词云图的像素大小，默认背景颜色为黑色,...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词云图...，比下面程序显示更清晰 # 4、显示图片 plt.figure("词云图") #指定所绘图名称 plt.imshow(wc) # 以图片的形式显示词云 plt.axis("off")
python实现词云 python实现词云的方式有很多种，例如wordcloud包、pyecharts包、stylecloud包，这里主要介绍两种办法： 调用pyecharts包画图 调用stylecloud...包画图 pyecharts包画词云图 明白要输入什么数据和怎么调整配置就行，比如这里要输入的是数组，数组里面是字典格式key-value，那么我们就根据要求组出数据给包执行就行。...')) ) return c # 生成图 wordcloud_base().render('词云图.html') 输出为一个网页文件，打开就能查看了 文本分词并统计 # coding...word_size_range=[20, 100], shape=SymbolType.ROUND_RECT) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='词云图...')) ) return c # 生成图 wordcloud_base().render('词云图.html') stylecloud画图 stylecloud画的图很好看，无论是颜色还是图案都非常好看
#**使用“结巴”分词库进行文本分词，再结合“词云图”库，用指定的图片作为蒙版，分词出的关键字进行填充。...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() #使用停词功能...，该文档位于此python同以及目录下 jieba.analyse.set_stop_words("stopwords.txt") #分词,withWeight=True(是否输出词占比，默认为否) tags...,topK=100) #打开背景图片并numpy转换 mask_pic=numpy.array(Image.open("fz.png")) test=" ".join(tags) #转换后的文本生成词云图
前言 之前我们介绍了wordcloud，pyecharts库制作词云图的方法，那肯定有小伙伴想问，不会编程，怎么制作一个好看的词云图了？...其实网上有很多网站，都支持在线绘制词云图，这里我就介绍一个，也是我平时不写代码时候常常使用的一个网站，那就是wordart（https://wordart.com/）。...我们都知道制作词云图第一步就是要统计高频词语，如图所示，我们可以通过ADD添加词和词的大小。 ? 当然，为了方便，我们可以通过Import一次性全部添加进来，这里我们选择csv格式，中间用冒号隔开。...设置完后，就可以选择visualize生成词云图了~ ? 最后，下载下来即可，如果需要下载高清的就是需要收费，不过普通的就够用了。 ? ? 今天的分享就到这里啦，我们下期再见~
前言 之前的文章我们已经介绍了如何使用wordcloud库制作中英文词云图，并介绍了中英文停用词的使用方法，介绍了如何美化词云图，例如换字体背景颜色，背景换成图片等，那这次我们就以现在很火的电视剧赘婿为例...，制作赘婿小说的词云图。...数据准备 赘婿小说txt 停用词表 一张赘婿相关背景图 制作流程 读取小说文本 利用jieba库对文本进行分词 设置停用词表 利用wordcloud库制作词云图 代码 根据上面的流程，编写代码。...(color_func=img_colors) plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis('off') #取消坐标轴 plt.show() 词云图可以看出
前言 之前的文章我们已经介绍了如何使用wordcloud库制作中英文词云图，并介绍了中英文停用词的使用方法，但如何美化词云图，例如换字体背景颜色，背景换成图片等，这些将在本篇文章进行详细介绍。...参数详解 要想美化词云图，首先就要明白wordcloud自定义的参数的各个意思。...词语水平方向排版出现的频率，默认 0.9 （所以词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词云...除全白（#FFFFFF）的部分将不会绘制，其余部分会用于绘制词云。...stopwords : set of strings or None #设置需要屏蔽的词，如果为空，则使用内置的STOPWORDS background_color : color value (
python中使用wordcloud包生成的词云图。 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词云。...fit_words(frequencies) //根据词频生成词云 generate(text) //根据文本生成词云 generate_from_frequencies(frequencies[,...//根据词频生成词云 generate_from_text(text) //根据文本生成词云 process_text(text) //将长文本分词并去除屏蔽词（此处指英语，中文分词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词云快很多。
前言 之前我们使用wordcloud库制作了词云图，今天我们就来学习另外一种制作词云图的方法，那就是pyecharts库，与wordcloud库不同的是，pyecharts库除了可以制作词云图外，还可以制作...data.most_common(200) wc = WordCloud() wc.add(series_name="赘婿", data_pair=data) wc.render_notebook() 最后，词云图的参数设置可以看
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。...amueller.github.io/word_cloud/ wordcloud 是一个python实现的高效词频可视化工具，除了可以使用各种mask和颜色提供个性化的掩膜，还可以通过api便捷的挑战获得个性化的词云输出...安装 pip install wordcloud wordcloud 包含三个主要api WordCloud([font_path, width, height, …]) 最重要的函数生成和描绘词云....image[, default_color]) 通过输入rgb图像获得色彩信息. random_color_func([word, font_size, …]) 随机渲染颜色. wordcloud库把词云当作一个...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
考虑到，我怕wordcloud包会再更新导致文本处理又出现错误，而不能绘制词云图。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词云图绘制分离开来，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。关于词云图更加详细的讲解，请学习《R语言数据可视化之美》(增强版)。...(term.matrix)可以绘制对比词云图，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。...图3-9-3 单篇文章的词云图和图3-9-4两篇文章的词云图的具体代码如下所示。...图3-9-3 单篇文章的词云图 图3-9-4 两篇文章的词云图 【本文内容摘自《R语言数据可视化之美》】
本文的写作内容是将25000条评论当中的热词提取出来，并制作词云图 开发环境是jupyter notebook，如果进行实践请使用与作者相同的开发环境。...image.png 5.删除词频统计中的停顿词 停顿词文本文件stopwords.txt下载链接: https://pan.baidu.com/s/1ThD7Ay9glzX8Wml9nSmTbA 密码:...pyecharts库，安装命令：pip install pyecharts wordcloud.add需要填入4个参数，第1个参数是标签，可以为空，第2个参数是出现的单词，第3个参数是单词对应的词频，第4个参数是词云上字体大小
import jieba #词语切割 import wordcloud #分词 from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator,STOPWORDS #词云...space_list = ' '.join(wordlist) # 链接词语 backgroud = np.array(Image.open('2.jpg')) #背景图片，只有黑白图才能按照形状生成词云...random_state=50,#随机角度 scale=1).generate(space_list) #生成词云...image_color = ImageColorGenerator(backgroud)#生成词云的颜色 plt.imshow(mywordcloud) #显示词云 plt.axis
{"name":"田七","value":100} ] var option = { series: [{ type: 'wordCloud', // sizeRange: 词的大小...，最小12px，最大60px，可以在这个范围调整词的大小 sizeRange: [20, 40], rotationRange: [0, 0], //rotationStep:...每个词旋转的角度范围和旋转的步进 rotationStep: 45, //gridSize:词间距，数值越小，间距越小，这里间距太小的话，会出现大词把小词套住的情况，比如一个大的口字，中间会有比较大的空隙...，这时候他会把一些很小的字放在口字里面，这样的话，鼠标就无法选中里面的那个小字，这里可以用函数根据词云的数量动态返回间距 gridSize:15, // shape这个属性虽然可配置，但是在词的数量不太多的时候
3.1.python词云图 安装库 pip install jieba wordcloud matplotlib 准备 txt文本 字体(simhei.ttf) 词云背景图片 代码 import matplotlib.pyplot...next(cut_text)) # print(next(cut_text)) #3.以空格拼接起来 result = " ".join(cut_text) # print(result) # 4.生成词云
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...2.2 WordCloud对象常用配置参数 2.3 配色集 3.生成词云图 ---- 1.wordcloud库的安装 wordcloud库是 Python 中一个优秀的第三方词云展示函数库，它可以通过文本来生成词云图...对象： 函数 描述 wordcloud.WordCloud() 根据参数配置词云图对象 w.generate(txt) 向WordCloud对象中加载文本txt（会根据空格分词） w.to_file...，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...’viridis’ ---- 2.3 配色集 常用配色集如下： ---- 3.生成词云图 结合之前的博客：Python 中文分词：jieba库的使用，我们可以尝试生成第一张词云图了
利用昨天的QQ群获取的bkn值来获取指定QQ群的群员昵称，然后生成词云图，也可以根据自己的好友列表的昵称生成词云图。...;', cookie)[0]) a = input('1，生成好友列表词云图 2，生成群友昵称词云图 >>>') if a == '1': getresult(getfriendlist
使用现有的txt文本和图片，就可以用wordcloud包生成词云图。大致步骤是： 1、读取txt文本并简单处理； 2、读取图片，以用作背景； 3、生成词云对象，保存为文件。...需要用到3个库：jieba(用于分割文本为词语)、imageio(用于读取图片)、wordcloud(功能核心，用于生成词云)。 我用简历和我的照片，生成了一个词云图： ?...又形成一个大字符串 string = ' '.join(wordlist) # 'aa bb cc' # 读取图片 image = imageio.imread('ding.jpg') # 生成词云图片...# 先实例化一个词云对象 wc = wordcloud.WordCloud(width=image.shape[0], # 词云图宽度同原图片宽度 height=image.shape...，默认为矩形 scale=3) # 默认为1，越大越清晰 # 再给词云输入文字 wc.generate(string) # 保存成文件 wc.to_file('wordcloud21
需要安装pyecharts pip install pyecharts -U 📷 创建【demo6.py】并输入以下编码： from pyecharts im...
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