指定使用Windows系统中的黑体字体 ，字体路径为：'C:\\Windows\\Fonts\\simsun.ttc'
wordcloud是python的一个第三方库，称为词云也叫做文字云，是根据文本中的词频，对内容进行可视化的汇总，可以用来绘制用户画像。
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。
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。
在github上找轮子得时候，发现了这么一个项目：Kumo(项目地址：https://github.com/kennycason/kumo)，
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！
一年一度的虐狗节终于过去了，朋友圈各种晒，晒自拍，晒娃，晒美食，秀恩爱的。程序员在晒什么，程序员在加班。但是礼物还是少不了的，送什么好？作为程序员，我准备了一份特别的礼物，用以往发的微博数据打造一颗“
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。
《灵笼》艺画开天生产，B站独播，国漫里面制作算是精良，但是剧情有太多瑕疵。评论两极分化，好的说非常好，差的说非常差。看看弹幕说的啥吧
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
前几天在Python铂金交流群【Jethro Shen】问了一个Python处理词云的问题，提问截图如下：
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！
在上一篇介绍了如何通过Python爬虫抓取豆瓣电影榜单。Python3.6+Beautiful Soup+csv 爬取豆瓣电影Top250 此篇博客主要抓取豆瓣某个电影的影评，利用jieba分词和w
前几天小编在家当主厨，从买菜到端上桌的全部流程都有小编操办，想着就弄一些简单一些的菜，就没有多想，可当小编去到超市站在一堆菜的面前却不知所措了，看着花花绿绿，五颜六色的菜不知道买什么，做什么菜。于是小编突发奇想，自己丰衣足食，弄一个菜谱生成器，随机生成 “三菜一汤”，完美解决买菜难的问题~
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。
本周为大家带来炫酷好玩的 wordcloud 词云构造库。 使用 wordcloud 可以做出这样的图片： 还可以做出这样的： 接下来，我们来学习如何制作属于自己的词云图。 本来想说一句，安装过程不表
前几天在Python私教群【Emma】问了一个Python读取数据的问题，一起来看看吧。上一篇文章讲到【Emma】的Python环境已经安装好了，现在要开始进阶学习了，一起来看看吧。
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：
豆瓣从2017.10月开始全面禁止爬取数据，仅仅开放500条数据，白天1分钟最多可以爬取40次，晚上一分钟可爬取60次数，超过此次数则会封禁IP地址。
关于词云的分析，一直想分析同一类文章的特征，不同类文章的特征，因此下载了射雕英雄传，神雕侠侣，倚天屠龙记这三部小说的前十章，又想着关于tf-idf的可视化分析问题，后来写着写着想着想着偏离主题了，变成射雕英雄传前十章人物的动态分析，再后来转变成随剧情的发展，人物是怎么出现的？剧情的高潮在哪里？
案例：其中TFIDF可参见之前的博客 http://blog.csdn.net/hhtnan/article/details/76586693 下图为背景图片
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。 class wordcloud.WordCloud(font_path=None, width=400, height=200, margin=2, ranks_only=None, prefer_horizontal=0.9,mask=None, scale=1, color_func=None, max_words=200, min_font_size=4, stopwords=None, random
周杰伦难得出新歌 ，最近终于推出了单曲《说好不哭》，然后直接把QQ音乐服务器干崩了，天王的实力可见一斑，QQ音乐还把这个当作 今天过年
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。
看了很多网站，只发现获取拉勾网招聘信息是只用post方式就可以得到，应当是非常简单了。推荐刚接触数据分析和爬虫的朋友试一下。
然后在拉勾网搜索关键词 算法工程师 回车，然后点击下一页、下一页，此时开发者工具里的Network 下XHR（表示该网站是以Ajax方式获取刷新信息的）应当如下图（图中已标明了一些关键信息）：
首先，通过b站网址，查看到《请回答1988》木鱼水心弹幕最多的一集，其URL如下：
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 本案例中的歌词数据来自中文歌词数据库。 这个数据库提供了华语歌手的歌曲及歌词信息，数据以 JSON 格式存储。 为了尽量完整地呈现从原始数据到可视化的过程，接下来我们会先简单讲解数据的预处理过程，即如何将 JSON 数据转化为Excel 格式，以及如何对周杰伦的歌曲进行分词。 若你希望跳过数据预处理的过程，也可以在《数据可视化设计指南：从数据到新知》一书的下载文件中，直接使用分好词的 Excel 文件进行可视化练习。 数据预处理指的是将原始数据处理成
小爬怡情，中爬伤身，强爬灰灰。爬虫有风险，使用请谨慎，可能是这两天爬豆瓣电影爬多了，今天早上登录的时候提示号被封了（我用自己帐号爬的，是找死呢还是在找死呢 ...），好在后面发完短信后又解封了，^_^。 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Mongo中的短评数据，进行中文分词 不知道什么原因，我实际爬下来的短评数据只有1000条（不多不少，刚刚好），我总觉得有什么不对，但我重复爬了几次后，确实只有这
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：
最近已经播完第一季的电视剧《雪中悍刀行》，从播放量就可以看出观众对于这部剧的期待，总播放量达到50亿，可让人遗憾的是，豆瓣评分只有5.7，甚至都没有破6。
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。
初学Python的时候，就写过一篇利用Python的第三方库进行好友头像拼接，itchat itchat库初探--微信好友全头像的拼接，最近又研究了下itchat和matplotlib，目前实现了对微信好友头像、性别、区域、个性签名的采集及展示。
Python 第三方库依照安装方式灵活性和难易程度有 3 个方法，这 3 个方法是：pip 工具安装、自定义安装、文件安装。
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
今天我们要做的事情是使用动态爬虫来爬取QQ空间的说说，并把这些内容存在txt中，然后读取出来生成云图，这样可以清晰的看出朋友的状况。
首先放一张我的iPhone手机导出微信聊天记录生成的词云效果图（个别敏感词汇请大家自行忽略hhh）：
“词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”或“关键词渲染”，从而过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。
说在前面： 次条推荐的是JS逆向加密连载文章，正在学习的朋友记得围观， 点击阅读原文有京东99元选10套书的优惠活动，送给有需要的朋友.
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。
每隔一段时间(一周到一个月)拿出1到2天来做一个好玩的东西，不求回报，只为快感。 前两天刚买了一本电子书《海子的诗》，晚上读了快一半，好多诗里面都提及了麦子和村庄。想到可以对海子的所有的诗来个词频分析，顺便做一个词云图片。
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。
昨天偷偷爬取了我们喜欢的 女孩的 QQ 空间说说，千万要把内容保存好了，不要泄露出去了，否则死无葬身之地啊，会被打死的，会被当作无耻之徒的，我都感觉自己罪恶感蹭蹭往上涨了，不过为了喜欢的人，无耻一回也罢
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.
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。
作者：纯臻 来源： http://blog.csdn.net/marksinoberg/article/details/70809830 互联网爬虫是一个很有意思的技术，借由爬虫，我们可以做到很多好玩的事情——这其中就包括爬取评论。 词云就是个更好玩的技术，通过技术方法分析词语出现频率，生成可视化的图形，将文字内容用图形呈现，想想就很意思。 这次，我们就试着把这两个技术结合起来吧。 前言 网易云音乐一直是我向往的“神坛“，听音乐看到走心的评论的那一刻，高山流水。于是今天来抓取一下歌曲的热门评论。
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。
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