前几天星耀群有个叫【小明】的粉丝在问了一道关于Python处理文本可视化+语义分析的问题，如下图所示。
python可视化神器——pyecharts库导读： 根据与大佬的询问，故而开启《python pyecharts》这个系列 pyecharts是什么？ pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。
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
本教程适合于有一定编程经验的同学，使用Python3，在Jupyter进行调试开发。 涉及的Python基础包括： 变量和函数的定义和使用 列表和字典等数据结构的使用 条件和循环语句，if、for等 模块的导入和使用，import语法 需要安装以下依赖库： jupyter - 交互式笔记本 matplotlib - Python2D绘图库 jieba － Python中文分词组件 pillow - Python图像处理库 wordcloud － Python词云库 目标 从海贼王的歌词中提取出关键词，然
数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示，数据可视化技能在2018年中国最热门技能中排名第一。
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。
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。
Python里面两大最牛的Web框架，一个是Django，一个是Flask 。今天就分享一个用Flask做的词云生成网站，非常有意思的小web，适合练手。
这是一个前端用 Vue，后端用 Python 的 Web 框架 Flask 开发的词云生成应用，代码已上传到 flask-vue-word-cloud。写这个小项目的起因是最近团队年终述职，有一些大佬的 PPT 上用了词云来展示自己团队一年的工作成果。还有大佬说不要守着自己的一亩三分地，在技术上拓宽视野可以帮助我们更好的成长。正好之前接触过 Python 和 R 生成词云，于是作为一个移动端开发者，想在本地跑一个生成词云的服务，就有了这个项目。
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。
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。
今天就分享一个用Flask做的词云生成网站，非常有意思的小web，适合练手。这是一个前端用 Vue，后端用 Python 的 Web 框架 Flask 开发的词云生成应用，代码已上传到 flask-vue-word-cloud
✅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
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。
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
词云是一种可视化展示文本内容的工具，用于显示文本中出现次数较高的关键词。其主要思想是将文本中频繁出现的词汇以视觉化的方式展现出来，可以很快地帮助人们了解文本的主要内容和关键信息。
最近就有一部“怀旧”题材的电影，未播先火，那就是刘若英的处女作——《后来的我们》。青春，爱情，梦想，一直是“怀旧”题材的核心要素，虽然电影现在还未上映，但先行发布的主题曲《我们》，已经虐哭了不少人。在MV里，歌声清清浅浅，诉说着那些年关于爱情里的遗憾。
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。
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！🎉️ ）。
0.前言 上次查看了微信好友的位置信息，想了想，还是不过瘾，于是就琢磨起了把微信好友的个性签名拿到，然后分词，接着分析词频，最后弄出词云图来。 1.环境说明 Win10 系统下 Python3，编译器是 Pycharm，需要安装 itchat、matplotlib、pandas、jieba、wordcloud、numpy、pillow 这几个包 介绍 Pycharm 安装第三方包的方法。 由于某些包不能直接用 Pycharm 安装，所以这里说一下安装的方法。 安装w
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。
上周五也就是 4 月 19 号吴亦凡官方发布了一首歌：大碗宽面，这首歌的官方版 MV 也同步发布在 b 站上了，初听感觉这首歌和普通歌也没什么区别，其实这首歌是吴亦凡对自己的一种自黑的梗。原梗是两年前的一个综艺节目上，吴亦凡表演了即兴的freestyle，我们先来看看原梗的视频。
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。
来源:Python那些事 ID:PythonSomething 最近就有一部“怀旧”题材的电影，未播先火，那就是刘若英的处女作——《后来的我们》。青春，爱情，梦想，一直是“怀旧”题材的核心要素，虽然电影现在还未上映，但先行发布的主题曲《我们》，已经虐哭了不少人。在MV里，歌声清清浅浅，诉说着那些年关于爱情里的遗憾。 “我最大的遗憾，就是你的遗憾，与我有关”，下面就一起来感受一下吧。 这首歌是《后来的我们》中的主题曲，网易云音乐上线当天便席卷千万+播放量，现如今光是网易云上面的评论就马上突破了10万条。 网
wordcloud.WordCloud 类是用于生成词云图像的主要类常用参数及示例
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。
临渊羡鱼，不如退而结网。我们步步为营，从头开始帮助你用Python做出第一张词云图来。欢迎尝试哦！
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。
jieba和wordcloud是两个在自然语言处理和数据可视化领域非常常用的Python库。
导读：最近就有一部“怀旧”题材的电影，未播先火，那就是刘若英的处女作——《后来的我们》。青春，爱情，梦想，一直是“怀旧”题材的核心要素，虽然电影现在还未上映，但先行发布的主题曲《我们》，已经虐哭了不少人。在MV里，歌声清清浅浅，诉说着那些年关于爱情里的遗憾。
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。
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。
Wordcloud 是Python第三方库中用于制作简单分词云图的第三方库，可以根据自己喜欢的颜色，喜欢的形状制作出美丽的词云图。
大前天我们通过Python网络爬虫对朋友圈的数据进行了抓取，感兴趣的朋友可以点击进行查看，如何利用Python网络爬虫抓取微信朋友圈的动态（上）和如何利用Python网络爬虫爬取微信朋友圈动态——附代码（下）。今天小编带大家通过词云去将其进行可视化，具体的教程如下。
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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。
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最近就有一部“怀旧”题材的电影，未播先火，那就是刘若英的处女作——《后来的我们》。青春，爱情，梦想，一直是“怀旧”题材的核心要素，虽然电影现在还未上映，但先行发布的主题曲《我们》，已经虐哭了不少人。在MV里，歌声清清浅浅，诉说着那些年关于爱情里的遗憾。 “我最大的遗憾，就是你的遗憾，与我有关”，下面就一起来感受一下吧。 这首歌是《后来的我们》中的主题曲，网易云音乐上线当天便席卷千万+播放量，现如今光是网易云上面的评论就马上突破了10万条。 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
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。
这段代码使用了jieba进行中文分词，结合stylecloud库生成了一个基于指定配色方案的圣诞主题词云图。以下是对代码的解释：
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：
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！
指定使用Windows系统中的黑体字体 ，字体路径为：'C:\\Windows\\Fonts\\simsun.ttc'
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