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
作者:沈浩老师(公众号ID:artofdata),中国传媒大学新闻学院教授,中国传媒大学调查统计研究所所长,大数据挖掘与社会计算实验室主任。
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
同学们,猜猜以下6款游戏分别是TapTap上面的哪6款产品呢??欢迎在留言区留言哦~ 【我们会在接下来教大家怎么一键生成大家喜爱的游戏产品评论热词词云】
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。
作为海贼迷(不一定是真的),最近有款字节游戏的手游产品《航海王热血航线》上线了,闹的沸沸扬扬,冲到了iOS畅销榜第5。那么作为taptap迷(可能也不一定是真的),我们来一起看看大家都怎么在聊这块产品吧!
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。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 📷 stop_words:设置停用词表,这样的词我们就不会统计出来(多半是虚拟词,冠词等等),需要列表结构,所以代码中定义了一个函数来处理停用词表…前言前文给
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:
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。
关于matplotlib 库的使用方法,可以参考:Matplotlib.pyplot 常用方法
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!
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。
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。
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~
Apache Lucene是当下最为流行的开源全文检索工具包,基于JAVA语言编写。
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:
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
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。
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。
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。
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
词图指的是句子中所有词可能构成的图。如果一个词A的下一个词可能是B的话,那么A和B之间具有一条路径E(A,B)。一个词可能有多个后续,同时也可能有多个前驱,它们构成的图我称作词图。
前面章节初步学习数据的采集和一些快速的数据分析方法,如果需要更加深入去做数据分析,那么会使用到更加丰富的知识。自然语言处理(NLP)的其中一个方向就是文本处理。后面两章节将讲解基础的文本分类的知识点,学习完成入门知识点后将在实践中开始数据分析之旅。
【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。
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
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。
📷 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
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:
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.
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”。
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~
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)
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。
操作词汇的库很多nltk,jieba等等,gensim处理语言步骤一般是先用gensim.utils工具包预处理,例如tokenize,gensim词典官网,功能是将规范化的词与其id建立对应关系
大家好,我是郭小新,是一个爱动手的大厂AI产品经理,也是一个怀揣导演梦的影视创作小白。是否你也曾想过,用自己独特的视角讲述一个故事,却止步于复杂的影视制作门槛?
详细介绍和用法可以去github看:https://github.com/fxsjy/jieba,这里不多做介绍,只介绍本次用到的
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。
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