打算绘制中文词云图？那你得先学会如何做中文文本分词。跟着我们的教程，一步步用Python来动手实践吧。
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临渊羡鱼，不如退而结网。我们步步为营，从头开始帮助你用Python做出第一张词云图来。欢迎尝试哦！
导读：在上一章节介绍在Python环境下调用HanLP包进行分词的基础上，本文将介绍如何使用wordcloud绘制词云。尽管目前市面上已经有很多成熟的在线交互词云工具，但是考虑到实际工作中有很多内容是具有保密性的，无法直接在互联网上公开。因此，如何在本地搭建词云平台，自定义地绘制词云显得格外重要。
大前天我们通过Python网络爬虫对朋友圈的数据进行了抓取，感兴趣的朋友可以点击进行查看，如何利用Python网络爬虫抓取微信朋友圈的动态（上）和如何利用Python网络爬虫爬取微信朋友圈动态——附代码（下）。今天小编带大家通过词云去将其进行可视化，具体的教程如下。
链接起散落的文章，给《玉树芝兰》数据科学系列教程做个导读，帮你更为高效入门数据科学。
Python像是叮当猫的口袋，几乎什么都能做，适合外行小白们去摸索学习，能极大的增加对编程的兴趣。
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：
说明：本文是我数据科学系列教程的导读。因为微信公众号文章一经发布，便不能大篇幅编辑内容，后续发布的新教程无法加入进来。所以我只得选择不定期更新发布本文的最新版，以便你能更方便地找到自己需要的知识组块。
前几天星耀群有个叫【小明】的粉丝在问了一道关于Python处理文本可视化+语义分析的问题，如下图所示。
wordcloud是优秀的词云展示的第三方库，我们可以借助wordcloud轻松实现词云图。使用Wordcloud之前需要先了解它的以下几个特点：
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！
在数据可视化方面，词云一直是一种视觉冲击力很强的方式。对输入的一段文字进行语义分割，得到不同频度的词汇，然后以正比于词频的字体大小无规则的集中显示高频词，简洁直观高效。
词云又叫文字云，是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现，形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片，从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思。
如果我们把这些甜言蜜语都收集起来，做成一个心爱的甜心，在七夕节的当天送给自己的另一半。这样既用心，而且还很甜蜜的操作，是不是很酷！说干就干，接下来，小安就带领大家，从数据的收集，再到数据的预处理，最终形成一个爱心展示，为大家制作一个七夕节的小惊喜。
相信大家也都通过各种渠道了解了老干妈与鹅厂的爱恨纠缠，当然其中还混入了迷惑行为的“骗子”、吃瓜吃得飞起的“阿里系”以及连称此事与我无关的“某搜索引擎”。
Python里面两大最牛的Web框架，一个是Django，一个是Flask 。今天就分享一个用Flask做的词云生成网站，非常有意思的小web，适合练手。
你想知道哪些漂亮的词云图是怎么做出来的吗？ 这篇是对于没有python基础而言的朋友用来做分词和词频的文章。 一、分词工具：图悦：http://www.picdata.cn/index.php 只需要
jieba和wordcloud是两个在自然语言处理和数据可视化领域非常常用的Python库。
如果你对数据分析有所了解，一定听说过一些亲民的工具如 Excel、Tableau、PowerBI 等，都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的：操作繁琐，复用性差，功能相对局限单一。
七夕就要到了，在这个有情人终成眷属的好日子里，小安在这里给大家带来Python的小福利，在七夕利用Python制造两个人之间的甜蜜。二人世界里少不了属于两个人之间的甜言蜜语，而这些悄悄话也是记录了两个人从相识到相知再到在一起的甜蜜。
这篇文章是学习了老曹的微信直播，感觉WordCloud对我的《Python数据挖掘课程》非常有帮助，希望这篇基础文章对你有所帮助，同时自己也是词云的初学者，强烈推荐老曹的博客供大家学习。如果文章中存在不足或错误的地方，还请海涵~
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
如果你对数据分析有所了解，一定听说过一些亲民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的：操作繁琐，复用性差，功能相对局限单一。 怎么解决呢？——Python
ImportError: cannot import name ‘imread’ from 'scipy.misc’问题的解决办法
如果你对数据分析有所了解，一定听说过一些亲民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的：操作繁琐，复用性差，功能相对局限单一。
豌豆贴心提醒，本文阅读时间5分钟 这篇文章是学习了老曹的微信直播，感觉WordCloud对我的《Python数据挖掘课程》非常有帮助，希望这篇基础文章对你有所帮助，同时自己也是词云的初学者，强烈推荐老曹的博客供大家学习。如果文章中存在不足或错误的地方，还请海涵~ 一. 安装WordCloud 在使用WordCloud词云之前，需要使用pip安装相应的包。 pip install WordCloud pip install jieba
wordcloud.WordCloud 类是用于生成词云图像的主要类常用参数及示例
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 作者 | 寒小阳 视频后期 | 崔云柯 是的，你们没有猜错，这是一期撒狗粮的手把手教学文章！ 刚刚从春节回家被爸妈逼婚的懵逼中回过神来，明天又到了满世界秀恩爱的情人节，各位给女朋友的礼物都准备好了吗？ 如果还没有准备，不要慌张，老司机大数据文摘不仅文章有深度，套路也不浅，在情人节前一天推出的这期手把手系列，小阳老师将花10分钟时间，逐步带各位利用Python完成一个技术范儿十足又有点浪漫的情人节礼物：用词云图带她回忆你们聊天记录里的爱情故事。 给你一张过去的词云图，看看
总所周知，python是一门简单便捷的语言，所以有很多的第三方库可以被python学习者使用，这其实会帮助大家实现很多隐藏的“高端操作“，接下来笔者就介绍几个很有意思但平时又接触不到的库。
这次是用python登录并爬取豆瓣短评，并做词云分布，分别用到requests、xpath、lxml、jieba、wordcloud等python库。
今天就分享一个用Flask做的词云生成网站，非常有意思的小web，适合练手。这是一个前端用 Vue，后端用 Python 的 Web 框架 Flask 开发的词云生成应用，代码已上传到 flask-vue-word-cloud
自从微信禁止网页版登陆之后，itchat 库实现的功能也就都不能用了，那现在 Python 还能操作微信吗？答案是还可以。
只要接触一点编程的同学就知道，我一点也没有言过其实。对于学习Python的重要性，这里不再赘述。今天整理的教程，是给零基础的同学入门Python。
最近想换电脑，又有点不确定买哪一款。所以决定爬取京东上电脑评论，做个参考，并把最终结果绘制成词云图。
本文将以you-get下载视频，同时利用python爬取B站视频弹幕，并利用opencv对视频进行分割，百度AI进行人像分割，moviepy生成词云跳舞视频，并添加音频，绘制词云舞蹈视频。
pyecharts是基于echarts的python库，能够绘制多种交互式图表，和其他可视化库不一样，pyecharts支持链式调用。
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词云图是一种用来展现高频关键词的可视化表达，通过文字、色彩、图形的搭配，产生有冲击力地视觉效果，而且能够传达有价值的信息。
什么是词云？词云就是将从一大段文本中按出现频率提取的关键词组织成云朵或其他的形状，并在视觉上突出出现频率较高的关键字。
将群成员发的消息保存至列表中，遍历所有消息，符合时间正则的留下，并用 flag 进行标记，从而将特定的群成员消息提取出来。
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。
python可视化神器——pyecharts库导读： 根据与大佬的询问，故而开启《python pyecharts》这个系列 pyecharts是什么？ pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。
本文通过一个命令行转换 pdf 为词云的例子，给你讲讲 Python 软件包安装遇挫折时，怎么处理才更高效？
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