Advertisement

Python利用wordcloud制作美观的中文词云及源码分享

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本篇文章将介绍如何使用Python和WordCloud库来创建美观且具有视觉冲击力的中文词云，并分享详细的代码示例。适合对数据可视化感兴趣的读者学习参考。 在Python中使用wordcloud库可以生成漂亮的中文词云资源。此外还可以查看相应的源码以便更好地理解和应用这个功能。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python利用wordcloud制作美观的中文词云及源码分享
    优质
    本篇文章将介绍如何使用Python和WordCloud库来创建美观且具有视觉冲击力的中文词云，并分享详细的代码示例。适合对数据可视化感兴趣的读者学习参考。 在Python中使用wordcloud库可以生成漂亮的中文词云资源。此外还可以查看相应的源码以便更好地理解和应用这个功能。
     
  • 利用Python、wordcloud和jieba制作中国地图词云图
    优质
    本项目运用Python编程语言结合wordcloud与jieba库，成功创建了一幅基于地理位置分布的中国地图词云图，直观展现文本数据中词汇的重要性和频率。 热词图非常吸引人，并且非常适合用于热点事件的展示。它能够抓住重点内容并通过图文结合的方式呈现出来，具有很强的表现力。 下面是一段用来制作热词图的代码，使用了以下技术： - jieba：进行文本分词。 - wordcloud：生成热词云图。 - chardet：自动识别文件编码格式，其中中文统一为GB18030以确保兼容性。 - imageio：提取图片形状。 此外，该代码还能够自动识别txt文件的编码，并且图片和对应的文本段落件名称一致。使用的数据集是四大名著（具体可以自行搜索）以及部分中国地图信息。以下是相关代码： ```python import os import jieba import wordcloud import chardet import imageio directory = D: ``` 注意：上述目录路径为示例，实际使用时需要根据实际情况进行调整。
     
  • 使用Python进行中文分词及词云图制作
    优质
    本教程详细介绍如何利用Python实现高效的中文文本处理，涵盖使用Jieba库进行精确、全面的中文分词，并结合WordCloud库制作美观实用的词云图。适合数据可视化和自然语言处理爱好者学习实践。 通过窗体选择文本段落件并绘制词云图文件，可以自行设定词云的词汇数量及字体大小。
     
  • 利用Python、jieba和wordcloud生成词云效果
    优质
    本项目运用Python编程语言结合jieba分词库与wordcloud插件，实现高效精准的文字处理及美观的词云图像生成，提供数据可视化的新视角。 前言：突然想做一个漏洞词云，以了解哪些类型的漏洞出现频率较高，并且如果某些厂商有公开的漏洞（比如某公司），也可以有针对性地进行挖掘研究。于是选择了x云作为数据来源。通过使用jieba和wordcloud这两个强大的第三方库，可以轻松制作出基于x云的数据集的漏洞词云图。 代码实现部分直接展示如下： ```python #coding:utf-8 #作者：LSA #描述：为wooyun生成词云 #日期： ``` 注意这里仅展示了爬取标题的部分功能和开始编码，后续还有更多内容如数据处理及可视化等步骤。
     
  • 词云图制作指南（wordcloud与pyecharts）
    优质
    本指南深入讲解如何使用Python库wordcloud和pyecharts来创建美观且富有信息量的词云图。适合数据可视化爱好者学习参考。 使用wordcloud和pyecharts中的WordCloud方法可以创建词云图。
     
  • 使用jieba和wordcloud库在Python中创建中文词云
    优质
    本教程介绍如何利用Python的jieba和wordcloud库来处理中文文本并生成美观的词云图，适用于初学者快速上手。 代码如下： ```python import wordcloud import jieba font = rC:\Windows\Fonts\simfang.ttf w = wordcloud.WordCloud(height=700, width=1000, font_path=font, stopwords=[et, al, Crampin, and, the, Liu], max_words=30) with open(NSFC.txt, r) as f: txt = f.read() txt = .join(jieba.lcut(txt)) ```
     
  • 词云（WordCloud）
    优质
    《词云》是一款直观展示文本数据中关键词分布与频率的应用程序。通过可视化技术将大量文字信息转化为美观且富有洞察力的艺术图形，帮助用户迅速掌握文档的核心内容和主题趋势。 wordcloud是一个常用的云图包，在统计绘图中经常使用，可以直接通过pip安装。
     
  • 用Python创建Wordcloud词云图的例子
    优质
    本教程详细介绍了使用Python编程语言和其库（如wordcloud）来创建美观的词云图的过程，适合对数据可视化感兴趣的初学者。 本段落主要介绍了如何使用Python生成词云图的示例，并通过详细的代码示例进行了讲解。这些内容对于学习或工作中需要创建词云图的人来说具有一定的参考价值，希望对大家有所帮助。
     
  • 使用wordcloud、jieba和matplotlib在Python中创建词云
    优质
    本教程将指导您如何利用Python中的WordCloud库、结巴分词(jieba)及Matplotlib进行中文文本分析，并生成美观且富有信息量的词云图。 从txt文本里提取关键词并生成词云的案例基于Python 3.6，相关模块如下： - `wordcloud`：根据其名称可以推断出这是本例的核心模块，它将带权重的关键字渲染成词云。 - `matplotlib`：绘图库，用于展示由`wordcloud`生成的图片。 - `numpy`：图像处理库，读取并操作像素矩阵。 - `PIL (pip install pillow)`：用于打开和初始化图片的图像处理模块。 - `jieba`：强大的中文分词工具。由于本案例是从一个txt文本中提取关键词，因此需要使用`jieba`进行分词，并统计词频。如果已经有现成的数据，则无需此步骤。 以上所有库均可通过pip安装命令直接安装。