词云第40页

wordcloud词云可视化

安装：pipinstallwordcloud(有时会有VC++14缺失的问题)解决方案：在github下载wordcloud的包（https://github.com/amueller/word_cloud/），解压缩后，在对应目录下用pythonsetup.pyinstall安装。使用：importpandasaspdimportjiebafromlangconvimport*#汉字繁简体转换，

夜空下的凝视·2020-07-29 23:13

大数据基础-词云jieba分词

cut用法"""词云就是对网络上的出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出。

**猿来是你**·2020-07-29 22:48

万无引力 WY·2020-07-29 22:13

基于博客园博问标签的词云分析

一、前言前段时间看到一篇文章，对国外某编程技术论坛文章标签进行爬取分析，得出了该论坛周一到周末各个技术分类的热门程度，分析哪些技术在周末用的多，再根据人们周末通常研究学习自己感兴趣的技术，进而得出未来某些技术发展趋势。受到这一启发，我也想分析分析国内这方面的趋势，于是找到了比较火热的博客园（www.cnblog.com），根据博问里面大家提问题的标签，分析一下在博客园上体现出来的技术趋势。（多图预

技术宅AI代码控·2020-07-29 21:39

用Python做简易词云

最近突发奇想，想做个词云玩玩，这算是Python的一个很初级的应用，虽然很初级，依然免不了会出现各种bug~使用工具：Anaconda：一个开源的用于Python科学计算的发行版本jieba：一个Python

爱吃西瓜的番茄酱·2020-07-29 21:39

linux 安装中文字体

接着前面的爬取拉钩网的继续搞，想着做一个词云，但是在linux没有对应的中文字体下面介绍一下linux如何安装中文字体#安装字体管理器yuminstall-yfontconfigmkfontscale#

li_yan_spring·2020-07-29 20:47

如何用python制作词云--wordcloud

如何用python制作词云–wordcloud由于第一次写CSDN博客，水平有限。写这份python制作词云，想帮助一些不太了解python但是想快速制作出词云的小伙伴。

三两个·2020-07-29 19:55

拉勾网“设计”职位数据分析之用pyecharts画词云图

相信大家都会用wordcloud画词云吧，不但可以自定义形状，还可以根据图片制定配色，做出一张非常漂亮的静态词云图。但是如果想做动态的词云，还是用pyecharts的WordCloud更方便。

_木小夕_·2020-07-29 17:15

2017，那些出现在日记中的人：简单的文本挖掘

想到一辈子说长也长，说短的话，几十张词云图也就概括了那些人与事。

古柳_Deserts_X·2020-07-29 15:52

用Python学会高大上的词云制作

本文是对up主同济子豪兄制作视频的总结，学会制作词云。

fitness suite·2020-07-29 14:05

拉勾网-深圳福利待遇词云

字体安装好了，数据也有了，做一个词语，看下招聘的hr承诺给大家都是什么样的福利安装jiebapipinstalljieba安装wordcloudpipinstallwordcloud下面上代码importpandasaspddata=pd.read_csv("data_df.csv",index_col=0)data.info()'''Index:450entries,Javatojava高级工程

li_yan_spring·2020-07-29 14:37

elastic中巧用script field和plainless进行可视化的格式修改

问题描述在使用kibana做可视化的时候，总是避免不了因为数据的格式或者长度的问题导致显示异常，比如，我这里做了一个词云，用于显示最常出问题的模块：模块的值是从标准日志里面提取出来的。

点火三周·2020-07-29 11:47

云图(词云图)实现方式

一、项目目录二、实现词云图2种方式word_cloud、stylecloudword_cloud：http://amueller.github.io/word_cloud/stylecloud：https

灬点点·2020-07-29 10:06

Tableau入门学习

https://pan.baidu.com/s/1kPXcOqU5QN-C19UjF3dEfg提取码:a2j2p1tableau简介、条形图与直方图笔记p2数据前处理、折线图、饼图p3基本表、树状图、气泡图、词云

linph174·2020-07-29 10:20

爬取了 48048 条评论数据，解读 9.3 分的《毒液》是否值得一看？

作者|Ryan公众号|格雷福斯编辑|阿广概述前言获取数据数据可视化用户评论，词云图毒液中六大搞笑台词推荐阅读前言11月，由汤姆·哈迪主演的“毒液：致命守护者”在国内上映，依托漫威的光环以及演员们精湛的演技

视学算法·2020-07-29 02:16

基于R语言的Kaggle案例分析学习笔记（七）

NLP本案例大纲：1、分词函数简介2、绘制词云-----以红楼梦为例3、情感分析-----美国选举辩论文本为例4、代码展示1、分词函数简介segmentCN(x,nosymbol,nature)为分词函数

yyxyyx10·2020-07-29 02:11

新型冠状肺炎之下，运用python采集央视网新闻频道再运用wordcloud生成词云，看民意关注关键词！

回复潘多拉送你一个特别推送疫情之下，更不要忘记学习！中央电视台是国媒，央视网的新联栏目每天都会发布与民生息息相关的各种新联，2019年12月份以来，从钟南山教授权威发布武汉发现的病毒可以“人传人”开始，举全国之力抗击新型冠状病毒就紧罗密布的展示了，中视网新联频道发布新闻中有哪些高频词，一起来看。最终效果#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-importreques

yudian0001·2020-07-29 02:06

词云图的制作

制作词云图效果如下图：准备工作1、jieba库2、wordcloud库3、PIL模块（官方的图像处理库，必装）4、numpy（数据处理库）1、jieba库安装：pipinstalljiebajieba模块是

ytraister·2020-07-29 02:43

实用的在线文本分析工具

实用的在线文本分析工具参考链接https://mp.weixin.qq.com/s/rnMM9fdQiQ0W4r2LBSewPA1.图悦：在线词频分析工具、词云制作工具，还可以自定义词云的形状。

weixin_46050616·2020-07-28 23:02

Python之爬虫爬取豆瓣短评及可视化图表制作

中日版《深夜食堂》豆瓣短评爬取及数据分析-------Python爬虫以及词云图、折线图、饼图制作文章目录中日版《深夜食堂》豆瓣短评爬取及数据分析-------Python爬虫以及词云图、折线图、饼图制作内容总述数据收集可视化图表制作词云图评论数量走势折线图各级评分数量柱状图及各级评分占比饼图数据分析结论内容总述

让少年飞一会儿·2020-07-28 23:31

python3爬取豆瓣电影影评，并绘制词云图

首先我们选择一部电影，我们选择一个最近较火的哪吒来进行简单操作。首先找到对应网址，https://movie.douban.com/subject/26794435/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P其中，对应网址的网址内容是以0为起点，限制20条评论，因此一页是显示20条评论，我们只要循环传给代码解析即可。。。爬取代码如下，我们暂时

惑众·2020-07-28 22:36

python爬虫实战：获取豆瓣热映电影评分热评

_朝闻道_·2020-07-28 21:31

python用数据告诉你谁是《西游记》真正的主角：基于jieba模块的分析与基于pyechart的词云可视化展示

以下的词云图可以直观地证明这个结论。那么这个图是怎么的出来的呢？本文将分七个步骤进行详细的说明。

梧桐雪·2020-07-28 20:24

recharts 词云图

一、参数说明echartr(data,x,y,,)参数说明二、数据准备从百度热词榜获取热词，并解析为数据框，包含热词和频数。为此构建一个函数getBaiduHot，解析百度热词趋势网页。getBaiduHot]+?>([^.+?(\\d+?).+?","\\1\t\\3\t\\2\t",baiduhot)hotword<-enc2native(gsub("^(.+?)\t{4,}.+$","\\1

李小夭·2020-07-28 20:01

用Python爬取豆瓣首页所有电影名称、每部电影影评及生成词云

timeimportpytesseractfromseleniumimportwebdriverfromPILimportImage,ImageEnhancefromchaojiyingimportChaojiying_Client生成词云的程序用的库有

布衣弓长·2020-07-28 20:48

使用中文制作词云图---

'''制作词云图,背景可以替换成任意图片，本例中未展示图片'''importnumpyasnpimportpandasaspdfromwordcloudimportWordCloud#词云包importjieba

瑶子ove·2020-07-28 20:06

R语言 | 制作词云图

Python网络爬虫与文本数据分析wordcloud2文档https://github.com/lchiffon/wordcloud2安装install.packages("wordcloud2")词云图可视化

邓旭东HIT·2020-07-28 20:30

使用Python分析《我不是药神》豆瓣电影短评

之前的文章中，已把电影短评数据装进了Mongo中，今天把数据取出来简单分析一下，当下最火的做法是进行词频统计并生成词云，今天说的就是这个。读取Mo

weixin_34226182·2020-07-28 19:03

使用jieba库与wordcloud库第三方库进行词频统计

wordcloud是优秀的词云展示第三方库，以词语为基本单位，通过图形可视化的

weixin_30859423·2020-07-28 17:23

中文词频统计与词云生成

作业来源：https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2822中文词频统计1.下载一长篇中文小说。下载了斗破苍穹。2.从文件读取待分析文本。doupo=open('111.txt','r',encoding='utf-8').read()3.安装并使用jieba进行中文分词。pipinstalljiebaimportjiebaji

weixin_30747253·2020-07-28 17:55

爬虫大作业（2017年科技界发生了哪些变化——爬取17年腾讯新闻科技板块下的所有新闻）...

一、主题本次作业是通过爬取腾讯新闻科技板块下2017年所有的新闻数据来分析17年科技界都发生了哪些热门事件，通过词云分析得出17年度科技界最热的词语。二、实现过程1、首先打开腾讯新闻网，进入科技频道。

weixin_30682415·2020-07-28 16:52

[微词云]不只是做出逼格词云图

YW花儿·2020-07-28 16:18

使用 wordcloud 构建词云图

fromwordcloudimportWordCloudfrommatplotlibimportpyplotaspltfromPILimportImageimportnumpyasnp#1.准备数据content=open('豆瓣舌尖中国.txt','rb').read()result=jieba.lcut(content,cut_all=False)#精确模式content=''.join(re

weixin_30457881·2020-07-28 16:46

+中文词频统计及词云制作9-25

1.我希望老师能讲一点python在数据挖掘，数据分析领域的应用，最好能举些实例，或者说带我们实际操作一波。2.中文分词下载一中文长篇小说，并转换成UTF-8编码使用jieba库，进行中文词频统计，输出TOP20的词及出现次数。>>>importjieba>>>lr=open('斗破苍穹第一章.txt','w')>>>lr.write('''大陆名为斗气大陆，大陆上并没有小说中常见的各系魔法，而

weixin_30251587·2020-07-28 15:28

Python3爬虫之六网页的初步分析【抓取豆瓣最新电影影评并用词云显示】

在做本章内容之前，先做两件事：1、安装结巴分词jieba；2、安装云词库wordcloud一、安装结巴分词1、上Git上下载Jieba源码：https://github.com/xingzhexiaozhu/jieba2、进入对应的文件目录，执行pythonsetup.pyinstall安装完成二、安装云词库1、进入http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs

行者小朱·2020-07-28 13:03

【熊妈·小复盘】很多麻烦都是自找的——崔律精时力实践日志0118

未完成的包括：1.赋能班作业词云制作。技术问题，找了半天没有弄清楚如何导入表格。反思是为啥不及时求助助教沐风，非要自己在哪儿琢磨尝试呢？

熊妈侯蕾·2020-07-28 13:36

Python 一键生成漂亮的生日快乐词云！

前段时间写了几篇关于生成词云的文章，其中包括：Python情人节超强技能导出微信聊天记录生成词云Python绘制悼念的词云蜡烛等等，但是这几篇文章的转化对象都必须是多词汇组成的，也就是说他们生成词云的条件是词组必须够多

Python实用宝典·2020-07-28 13:24

Python 抓取知识星球内容生成词云并生成 PDF

知识星球是什么?知识星球是创作者连接铁杆粉丝，做出高品质社群，实现知识变现的工具。创作者可以用知识星球连接铁杆粉丝，做出高品质社群，实现知识变现。以上来自知识星球官网的介绍https://help.zsxq.com/口号是连接1000位铁杆粉丝。为什么用星球我没做过社群，也不是什么行业专家，毕竟不是什么大v，为什么要用知识星球呢？主要是现在获取的资讯太多了，想沉淀记录些东西，方便自己，也方便他人找

苏生不惑·2020-07-28 12:05

爬取京东评论并制作词云图

jieba库jieba库是python的第三方中文分词库，利用jieba可以更好的实现中文分词。jieba.cut方法接受三个输入参数:sentence需要分词的字符串；cut_all参数用来控制是否采用全模式；HMM参数用来控制是否使用HMM模型。jieba.cut_for_search方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用HMM模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细。

素馨星·2020-07-28 09:03

爬取电影评论并绘制词云

木子葭·2020-07-28 09:29

感觉logo不给力? Python十分钟制作属于你自己的个性logo

欢迎大家订阅公众号：Python从程序猿到程序员词云的使用相信大家已经不陌生了，使用很简单，直接调用wordcloud包就可以了。

柯西带你学编程·2020-07-28 09:25

爬虫毕设（六）：数据可视化

pyechart可以做很多图表，毕业设计使用了三种简单的图表：折线图、饼状图、词云图。pyecharts可以使用pipinstallpyecharts直接下载。p

不作声·2020-07-28 09:10

[超详细] Python3爬取豆瓣影评、去停用词、词云图、评论关键词绘图处理

爬取豆瓣电影《大侦探皮卡丘》的影评，并做词云图和关键词绘图第一步：找到评论的网页url。https://movie.douban.com/subject/26835471/comments?

Vicky户户·2020-07-28 09:21

vue使用Js2WordCloud做词云

基于wordcloud2.js的动态词云最近项目中有使用记录一下，以后好找。。

前端我最菜·2020-07-28 09:44

Pandas、Matplotlib、Pyecharts数据分析实践

00分析目标对数据进行去重、筛选空值行，对部分字段进行清洗处理多维度刻画杭州在售二手房信息，包括房源售价、主打标签、建筑年份、户型、楼层、行政区划等分布情况，给出在售房源标题的词云

简说Python·2020-07-28 08:59

python爬取豆瓣电影Top250并进行数据分析

源码：Gitee欢迎star~实现爬取数据，存储到sqlite3，使用flask进行展示，同时，使用wordcloud生成词云图片和使用Echart进行图表展示一、requirementsbeautifulsoup4

郭士君·2020-07-28 08:24

我的当当图书爬虫

我的当当图书爬虫一、项目简介二、爬取数据（scrapy框架）scrapy框架的简单介绍scrapy框架的安装爬取过程增量爬取三、数据的处理（matpoltlib）通过jieba库和wordcloud创建词云通过

懵懂的小饼干·2020-07-28 08:24

运用python模拟登录豆瓣爬取并分析某部电影的影评

前段时间奉俊昊的《寄生虫》在奥斯卡上获得不少奖项，我也比较喜欢看电影，看过这部电影后比较好奇其他人对这部电影的看法，于是先用R爬取了部分豆瓣影评，jieba分词后做了词云了解，但是如果不登录豆瓣直接爬取影评只可以获得十页短评

孔阳Phil·2020-07-28 07:43

python tkinter界面多进程启动scrapy爬取百度贴吧的回复，显示爬取进度，并可以搜索回帖人，指定时间生成词云图，用pyinstaller打包成exe(十)

所有py文件已经讲解了，剩下的就是如何打包成exe了！scrapy打包成exe特别麻烦，而且很大，最后出来，居然有88m！！！而且不能打包成单个文件，只能一堆文件，下面是这次所需的文件：所需配置文件：scrapy(文件夹)/mime.types/VERSIONscrapy.cfgwordcloud(文件夹)：/stopwords/simsun.ttc字体文件还得有自写的py文件，所以比较麻烦，我就

行者刘6·2020-07-28 07:18

python tkinter界面多进程启动scrapy爬取百度贴吧的回复，显示爬取进度，并可以搜索回帖人，指定时间生成词云图，用pyinstaller打包成exe(六)

爬取指定贴吧的帖子one_tieba_spider.py'''这个是爬取单个贴吧的爬虫大概思路：1.进入该贴吧的第N页-第M页，获取所有帖子的初始信息(标题、发帖人、tid)等，组成request_list2.分别进入每个帖子，先爬取帖子内所有楼层信息，3.接着根据tid、pid再进入楼内楼，把数据放进对应的楼层里=======>比较难理解一部分，特别是判断锁定楼层next_comment4.楼内