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利用Python、jieba和wordcloud生成词云效果

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 利用Python、wordcloud和jieba制作中国地图词云图
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    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wordcloud、jieba和matplotlib在Python中创建词云
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    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。
     
  • 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)) ```
     
  • 使用jieba进行分词后生成中文词云
    优质
    本项目利用jieba库对文本数据进行高效精准的分词处理，并基于处理后的词汇生成美观且信息量丰富的中文词云图。 使用Python生成中文分词文件，代码位于codes文件夹内。运行run1.py脚本可以根据背景图片的颜色生成词云；而运行run2.py则可以随机生成词云颜色。
     
  • 词云（WordCloud）
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    《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。
     
  • 利用Python和jieba进行分词统计
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    本项目运用Python编程语言及jieba分词工具对大量文本数据进行高效处理与分析，实现精准分词统计功能，适用于自然语言处理相关领域。 使用Python的jieba库对txt文本进行分词统计，并将结果输出到控制台。程序包含示例代码及注释说明。
     
  • 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。
     
  • Python学习指南：jieba和wordcloud的安装与使用
    优质
    本教程为初学者提供详细的指导，介绍如何在Python环境中安装并使用jieba分词库和wordcloud词云生成工具，帮助读者轻松掌握文本处理技巧。 需要的工具：PyCharm以及Python3.8安装使用第三方库jieba。 1. 打开终端（Terminal）。 2. 安装jieba。（等待的时间有点长………..） 3. 出现成功提示，表示jieba安装完成。 4. 使用jieba进行文本分词： ```python import jieba s = jieba.lcut(能够将一段中文文本分割成中文词语的序列) print(s) ``` 控制台输出如下： ``` Building prefix dict from t ``` 注意，这里的输出可能不完整或被截断，实际操作时请根据安装和运行的具体情况查看完整的输出信息。