词云图现在似乎成了各个互联网产品年终盘点的标准形式，比如我们的热搜，我们QQ音乐网易云音乐最喜欢的歌手最喜欢的歌曲等等，词云图实在是太契合互联网时代了。那么我们能不能自己也去画一个词云图出来？就用我们的Python来完成这个目标。
在数据可视化领域，词云图是一种极具表现力和趣味性的图表，能够直观地展示文本中的关键词分布。而Pyecharts作为一款强大的Python图表库，提供了丰富的功能来绘制各种图表，其中也包括了词云图。本文将深入探讨Pyecharts中绘制多种炫酷词云图的参数说明，并通过代码实战演示其应用。
excel是老牌的数据可视化软件了，很多方面都已经很完美了，很多的图表都可以轻松绘制出来，但如果想要做的好看，就需要一些技巧了。
在数据可视化图表中，词云图的应用随处可见。它通常是对输入的一段文字进行词频提取，然后以根据词汇出现频率的大小集中显示高频词，简洁直观高效，今天小编就来分享一下在Python如何绘制出来精湛的词云图。
词云图主要用来可视化文本数据，通常以大小和位置表示关键字的频率，以此来比较不同关键词的重要程度。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭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
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
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。
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。
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：
9月21日上午10:04，薛之谦终于在微博晒出了劲爆证据，回应了前几天李雨桐发布的微博《我和薛之谦的事绝非“爱情”这个范围里能够释怀和解释的》，回复如下： 图1、薛之谦的回复微博 原文比较长，有兴趣自行上薛之谦微博查看原文，不过薛之谦的回应思路很清晰，可以总结如下： 1、拿了李的100万给小高的事纯属捏造 2、当时跟李在一起的时候，就跟小高协议分手了 3、晒出李雨桐写的信，他们之间是李雨桐先爱上薛之谦的 4、晒出微信记录，李雨桐曾经出轨过，请求薛之谦的原谅 5、和小高协议离婚，卖
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！
相信很多人在第一眼看到下面这些图时，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画出这种图。
前言 emmmm 没什么说的，想说的都在代码里 环境使用 Python 3.8 解释器 3.10 Pycharm 2021.2 专业版 selenium 3.141.0 本次要用到selenium模块，所以请记得提前下载好浏览器驱动，配置好环境 代码实现 先是安装、导入所需模块 from selenium import webdriver # 导入浏览器的功能 import re # 正则表达式模块, 内置 import time # 时间模块, 程序延迟 1. 创建一个浏览器对象 drive
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
继之前出过表格拆分与合并小工具、pdf转word小工具后，今天我们迎来了词云制作小工具。
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。
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。
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)
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。
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。
2020 年是全面建成小康社会目标实现之年，是全面打赢脱贫攻坚战收官之年。今年的中央一号文件强调了哪些内容呢？本文使用 Python 对 2020 中央一号文件进行简单的文本分析，并绘制词云图可视化。其中，中央一号文件文本来自中国政府网[1]。
使用 Python 环境下的 wordcloud 工具，就能方便地生成词云图（感谢开源社区！🎉️ ）。
自从2023.3月以来，"淄博烧烤"现象持续占领热搜流量，体现了后疫情时代众多网友对人间烟火气的美好向往，本现象级事件存在一定的数据分析实践意义。
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～
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。
今天是七夕，一个对单身人士不怎么友好的一个节日，而对于已经有另外一半的情侣来说，今天应该是开心的一天，鲜花与巧克力也必然是在送去的路上。而对于众多程序员小哥哥们来说，他们在表达爱意的时候也会特别的别出
一直比较关注数据可视化这块，对于分词和词的可视化却始终不明就里，直到看到词云，当时惊为天人，不过词云的制作还是非常麻烦，直到2017年Python走近我的视野中，python可以说无所不能，急人之所急，无数奉献者奉献的无数package，踩在前人的肩膀上coding可以少走很多弯路。
我对王力宏的大致印象也仅仅是停留在其高学历、流利的英语和满腹的经纶，其创作出来的很多篇好听的歌曲至今还流行在大街小巷，没想到也会有这样的行径。
二维云图：要绘制二维云图，您可以使用scatter函数。这个函数可以根据给定的数据点在二维平面上绘制散点图，并可以使用不同的颜色和大小来表示每个数据点的属性。
桑基图是展现数据流动的很好工具，是一种特定类型的流量图。在这个图中，指示箭头的宽度与流量大小成比例。
font_path：字体路径。字体存在的目录，在想要的字体上点右键，选择“属性”可查看其名称，然后连同路径复制，赋给font_path即可。比如本例使用的黑体。需要注意的是，若是中文词云，需要选中文字体。
最近有粉丝同学在演示此前案例时发现在制作词云的时候有报错，希望才哥能讲解一下Python词云的绘制，那么今天他来了。
本文通过介绍如何利用Python爬虫、jieba分词、wordArt可视化工具、MongoDB等实现高逼格的数据可视化，旨在为读者提供一种简单的方法和思路。
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。
随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。
本文参考教程来自微信公众号【Alfred在纽西兰】，文章如下： 《一件有趣的事： 爬了爬自己的微信朋友》 根据原作者的思路以及代码，爬取自己的微信好友信息并制作好友签名词云图，在本次实践中，主要使用itchat、jieba、wordcloud等包，原作者使用R进行图表可视化，我这里略做改进，使用了pyecharts包。 关于itchat包，中文文档： 1、https://itchat.readthedocs.io/zh/latest/ 2、http://www.cnblogs.com/yanjingnan
本文出自方志朋的博客 链接：http://blog.csdn.net/forezp/article/details/70198541（点击尾部阅读原文前往） 一时兴起，想用Python爬爬自己的博客，
本案例基于中文新闻分词数据绘制词云图。 1. 读数据表 首先读取数据。 2. 词云图 使用分词文章一列绘制词云图。 3. 数据筛选 我们筛选出汽车类型的文章。 4. 柱状图 查看数据集中有哪些类型的文章，绘制柱状图。 5. 词云图 绘制汽车类型文章词云图：
大家好，我是辰哥~ 背景：看过辰哥往前文章的都知道，在可视化方面经常绘制词云图、折线图、柱状图等。所以为了方便绘制这些图表，辰哥就把这些可视化图的绘制做成可操作的过程。 最近辰哥也是在利用空闲时间做了
wordcloud.WordCloud 类是用于生成词云图像的主要类常用参数及示例
不过从金融界最近一个交易日的大盘云图来看，其实很多中小股还是红色滴，绿的都是白马股们。
摘要： 当我们手中有一篇文档，比如书籍、小说、电影剧本，若想快速了解其主要内容是什么，则可以采用绘制 WordCloud 词云图，显示主要的关键词（高频词）这种方式，非常方便。本文将介绍常见的英文和中文文本的词云图绘制，以及 Frequency 频词频词云图。
上回说到我们如何如何把拉勾的数据抓取下来的，既然获取了数据，就别放着不动，把它拿出来分析一下，看看这些数据里面都包含了什么信息。（本次博客源码地址：https://github.com/MaxLyu/Lagou_Analyze）
上文我们使用了Excel可视化，绘制了一个伪《经济学人》图表，这种方法在一定程度上解决了pandas的缺陷：不美观，功能不强大。但其操作起来复杂，手残党表示最不喜欢这种操作了。
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