大家好,不知道大家会在什么场合使用词云图,对我来说词云图的优点除了它可以展示大量文本数据。从而让读者快速抓住重点,更重要的是词云图好看啊
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。
对我这篇文章 【Python制作词云】分析QQ群聊信息,记录词频并制作词云 的一个优化。
技术群里一位读者微信私聊我,问我能不能统计下微信好友信息并以文件形式保存。其实,以前也写过类似的文章,一篇是微信好友性别统计,一篇是制作好友签名的词云图。比较分散,今天就索性把他们整合一下,一次性完成制作好友信息 csv 表格、性别统计饼图、昵称词云图、个性签名词云图、好友城市地区分布柱形图。
任务目标 使用python完成一个小程序,分析鲁迅先生文章中 最常用的词语,并使用词云图展示出来。
对于文本分析而言,大家都绕不开词云图,而python中制作词云图,又绕不开wordcloud,但我想说的是,你真的会用吗?你可能已经按照网上的教程,做出来了一张好看的词云图,但是我想今天这篇文章,绝对让你明白wordcloud背后的原理。
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。
项目背景虽然现在已经有很多现成的制作词云图的工具了,但一般存在以下几个问题:问题一:工具太多,眼花缭乱,质量参差不齐,选择困难症; 问题二:大多词云工具或多或少有一些限制,自定义的空间有限;问题三:有些工具甚至收费。基于以上几个问题,迪迪觉得有必要写一篇Python绘制词云图的文章,因为实在太简单!没有任何编程基础的小白都能搞定的事,还找什么工具啊!
上一篇文章(链接)我们对COVID19_line_list数据集进行了清洗以及初步分析。本文中我们将分析如何用词云来展示文本信息的概要。
关于matplotlib 库的使用方法,可以参考:Matplotlib.pyplot 常用方法
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。
以《神雕侠侣》为例,我们制作词云,看看有哪些高频词汇。 1. 导入一些包 # -*- coding:utf-8 -*- # @Python Version: 3.7 # @Time: 2020/11/27 19:32 # @Author: Michael Ming # @Website: https://michael.blog.csdn.net/ # @File: word_cloud.py # @Reference: import jieba import numpy as np from PIL
当然图片你可以随便选择,爱心、玫瑰、钻石都可以,并且关于词云图的绘制方法我们已经讲了很多,比如上面的图就是用Wordcloud制作。唯一的难点就是如何将你们之间的聊天记录导出,因为iOS/android和MAC/Windows的操作方式均不一样,并且可能涉及到数据库的解密等操作,但你可以在百度/GitHub等网站轻松找到一些教程,总之不管是朋微信/QQ聊天记录还是朋友圈/说说/微博,这张词云图只要专属于TA就能打动人心~
封面图片:《Python程序设计基础与应用》(ISBN:9787111606178),董付国,机械工业出版社
📷 看着别人做的词云,觉得做设计素材特别好,就在网上扒拉一下,看有没有合适大众一起玩的工具,公认为国外的tagxedo制作词云是最简洁方便和模板最多的。点击tagxedo ,不过因为是国外网站,访问外国网站是必须的。 国内软件做词云篇 嫌访问外国网站麻烦的,且会用PS的,建议用国内的图悦,优点就是不用访问外国网站,能随便扒拉一篇文章做出词云,缺点是必须自己设计词云样式,没有模板可套用,会PS的可以很容易完成。小编表示这个就适合咱这种不愿访问外国网站,且能玩得动PS的人,呵呵… 第一步
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,词云可以过滤掉大量的低频的文字信息,这样做可以使得用户一眼就能抓住文本的核心。
首先咱们可以用之前介绍过的wordcould包制作词云。wordcloud包安装十分简单。pip即可完成安装
昨天「凹凸数据」发了一篇张同学投稿的文章《用Python爬取王冰冰vlog弹幕并制作词云》。发现评论区有一些关于词云的建议,小五决定再安排一下~
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”。
前几天在Python白银交流群【肉丸胡辣汤】问了一个Python网络爬虫和可视化的问题,提问截图如下:
各位小伙伴我又来啦。今天带大家玩点好玩的东西,用Python抓取我们的微信好友个性签名,然后制作词云。怎样,有趣吧~好了,下面开始干活。我知道你们还是想先看看效果的。
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?
感觉还挺好玩的,上面两个源码已经整理完毕,拿走替换掉图片文字就能用,感兴趣的读者可以下载(链接:https://pan.baidu.com/s/1ZDHGmStbz3VC0JZH5xczVg 密码:px5o)
但是获取下来之后我们会发现,有大量的span,class,emoji,emoji1f3c3等的字段:
词云图是文本挖掘中用来表征词频的数据可视化图像,通过它可以很直观地展现文本数据中地高频词:
此网址内含大量python第三方库下载安装即可: 链接: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pandas.
导读: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,词云可以过滤掉大量的低频的文字信息,这样做可以使得用户一眼就能抓住文本的核心。
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。
B站(哔哩哔哩)是国内知名的视频弹幕网站,也是中国最大的年轻人聚集地之一,想要知道B站弹幕爱刷什么梗?不同分区UP主弹幕各有什么特点?如何快速成为B站弹幕老司机?本文就通过Python爬取B站不同UP主近20万+弹幕数据进行分析,全文共分为两个部分,第一部分为不同分区up主的弹幕分析,第二部分为Python爬取B站弹幕技术分析。
wordcloud是Python扩展库中一种将词语用图片表达出来的一种形式,通过词云生成的图片,我们可以更加直观的看出某篇文章的故事梗概。
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。制作词云图的网站有很多,而BI软件则有Tableau、PowerBI等等,但是制作出来的效果往往受限于这些工具的上限,因此要是读者自己能够掌握如何去制作词云图,则大有裨益。
三十年河东,三十年河西,莫欺少年穷!年仅15岁的萧家废物,于此地,立下了誓言,从今以后便一步步走向斗气大陆巅峰!这里是属于斗气的世界,没有花俏艳丽的魔法,有的,仅仅是繁衍到巅峰的斗气! 《斗破苍穹》可谓玄幻小说的巅峰之作,曾经痴迷到彻夜看小说,回不到的过去,等不到的未来!今天就利用python的jieba库以及在线制作词云工具TAGUL,制作《斗破苍穹》词云。 步骤 jieba分词 首先,通过pip3 install jieba安装jieba库,随后在网上下载《斗破苍穹》小说及停用词表。代码如下: i
本篇文章先介绍几种制作词云的 Python 库,分别是 WordCloud、StyleCloud、Pyecharts;再加一个在线词云制作网站;最后通过代码实操和可视化效果对它们做个简单比较
【导语】转眼又到了咱们中国传统的情人节七夕了,今天笔者就带大家来领略一下用 Python 表白的方式。让程序员的恋人们感受一下 IT 人的浪漫。
大致思路:Python扩展库wordcloud可以用来制作词云,而pillow库提供了图像处理功能,代码结合二者创建了词云头像,其中把给定的图像作为参考,只保留词云中与图像前景对应位置的像素,起到裁剪作用。 import random import string import wordcloud from PIL import Image def show(s): # 创建wordcloud对象 wc = wordcloud.WordCloud( r'C:\windows\fonts\simf
有了弹幕数据后,我们需要先将解析好,并保存在本地,方便进一步的加工处理,如制成词云图进行展示。
评论情况: {'android': 545 次, 'ios': 110 次, 'pc': 44 次, 'uniapp': 1 次}
之前我们已经学习了如何使用wordcloud制作英文和中文词云,今天我们接着讲解,在实际制作词云中,有很多词是没有展示出的意义的,例如我,他等主语,那如何不显示这些词了,这就涉及到停用词。
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30+ 种常见图表。
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!
视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV19E411W7BE 本身博主同时也是一名up主,虽然已经断更好久了,但是不妨碍我爬取弹幕信息来分析呀。 这次我选取的是自己唯一的爆款视频。就是下面这个。
随着微博研究的深入,社会网络分析和可视化技术的需要,面临中文处理问题,开始钻研文本挖掘的问题,过去的传统的数据挖掘一直研究的是结构化数据,文本挖掘和意见挖掘涉及内容更多,特别是中文处理是不可逾越的障碍! 从网络分析、文本挖掘和意见挖掘角度看,主要解决以下内容:网络抓数据—MySql和Hadoop存储—API接口—创建网络数据—Knime和R语言挖掘-KOL意见领袖和网络分析—中文语料和文本语义—R语言与分词—用户词典构建—情感词典建设和情感分析—文本聚类分类—归并文本挖掘与网络分析—规则建模推荐算法—P
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。
继上一篇如何成为数据分析师系列(一):可视化图表初阶整理了折线图、柱形图、散点图、饼图4种基本图表的特性及其使用场景,这次整理了一些平常不太使用,但在合适的场景的使用它们,往往能为你的分析报告加分不少的图表。
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