爬取指定新闻网站，将爬取到的数据做词频统计生成词云图，做相应的词频分析饼状图，柱状图，散点图。最后将词频数据存至MySQL数据库。 编译环境：PyCharm 数据库下载：AppServ
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2024-02-29 16:19:46
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流式语音合成 python3 sdk 下载地址、python2 sdk 下载地址。 接口请求域名：tts.cloud.tencent.comstream 腾讯云语音合成技术（tts）可以将任意文本转化为语音，实现让机器和应用张口说话。 腾讯 tts 技术可以应用到很多场景，例如，移动 app 语音播报新闻，智能设备语音提醒，支持车载导航语音合成的个性化语音播报...说明python语言中列表(li
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2023-10-11 09:15:09
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Python实现云词图效果对歌词经行切割 下载import jieba结巴分词
from wordcloud import WordCloud#云词
import matplotlib.pyplot as plt#绘图库
import numpy as np#计算
from PIL import Image#读取某一个图片# str = "好好学习，天天向上"
# 切割的原理中文词库
#精确模
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2023-12-02 22:11:32
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一、Why!之前做了基于python的青少年沉迷网络调查报告，最后用的是jieba分词和wordcloud进行可视化分析，但是结果图由于爬取的内容不精确，有一些不相关词也被放入可视化中，所以此次想把那个内容再重新可视化词云分析，剔除参杂其中的无用词！二、What!原源码如下：# 导入词云制作库wordcloud和中文分词库jieba
import jieba
import wordcloud
#
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2023-06-27 10:55:20
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笔记。首先需要下载jieba和wordcloud：win+r打开cmd或者Anaconda Prompt,输入以下代码:pip install jiebapip install wordcloud下载stopwords和hlm文本文件的时候记得将编码设为： 防止和代码冲突： 1.统计红楼梦人物的出现次数，输出出现次数最多的五个人；import jieba
path = "C:
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2023-12-17 16:56:59
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今天主要用一个小案例来练习 Python。通过案例可以了解：1.jieba 库，很多初学者都是在做一些简单分词的时候了解到 jieba 库。这个库功能非常强大，如果后续考虑往 NLP 方向发展，也会和 jieba 库打交道；2.wordcloud 库，后续做一些简单的文本分析，可以用到；3.PIL 库的简单用法。 # 导入需要用到的库import jiebafrom PIL import
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2023-10-23 20:19:46
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前言嗨喽，大家好呀~这里是爱看美女的茜茜呐平常我们爬的评论、弹幕等等，数量又多又密，根本看不过来，这时候数据分析的作用来了，今天我们就试试用Python根据这些数据，来绘制词云图进行热词分析。 目录（想看哪里点哪里 ?）前言开发环境:所用知识点代码展示导入系统包效果展示尾语 开发环境:首先我们先来安装一下写代码的软件（对没安装的小白说）Python 3.8 / 编译器Pycharm 2021.2版
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2023-09-05 17:54:16
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使用chrome浏览器进入某平台电影主页，找到你想要的电影的影评，确定第一页影评的爬虫网址！例如：https://movie.douban.com/subject/35177274/comments?start=0&limit=20&sstatus=P其中35177274指该电影的id编号，start=0表示当前是影评开始页面,limit=20，指每页有20条影评。 使
# Python词云项目方案：如何过滤停用词
## 项目背景
词云是一种用来直观展示文本数据中词频的信息图形表现形式。通过强调某些词语，词云可以有效地传达主题和关键概念。然而，在生成词云的过程中，由于许多停用词（如“的”、“是”等）对主题的分析并无帮助，反而会造成词云的失真。因此，本文将介绍如何在Python中使用词云库并有效过滤这些停用词。
## 需求分析
在本项目中，我们的目标是：
如何制作词云图？ 首先，我们需要对“词云”有个简单的概念。“词云”这个概念最先由美国西北大学新闻学副教授、新媒体专业主任里奇·戈登(Rich Gordon)提出。“词云”(别名：文字云，外文名：wordle)即由词汇组成类似云的彩色图形，是通过形成“关键词云层”或“关键词渲染”从而对网络文本中出现频率较高的“关键词”进行视觉上的突出。因此，词云图过滤掉大量的文本信
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2023-11-28 19:07:34
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# 实现Java词云功能过滤
在Java中实现词云功能时，我们需要对文本数据进行处理，以去除一些不必要的噪声词。以下是实现该功能的一系列步骤和代码示例，适合新手学习。
## 流程概览
我们可以将整个实现过程分为以下步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|-----------------------|
| 1 | 文本数据读
原创
2024-10-29 04:34:07
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filter在Python中也是一个类，，可以过滤一些不符合我们定义规则的元素将list_x列表中的0都过滤掉list_x = [1, 0, 1, 2, 0, 1]
f = filter(lambda x: x, list_x)
print(list(f))
------------------------------------------
输出：
[1, 1, 2, 1]lambda x :
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2023-06-10 18:24:29
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题记：身边总是不经意间能看到词云的效果图。本章介绍python实现词云的方法。效果如下：( 词云--出现频率越多的词，字体越大 )工具篇1、安装可视化库 pip3 install matplotlib( matplotlib 是专业的python可视化库，可用来生成各种各样的图表。也是二级考试里面推荐的可视化库。)2、安装词云库， 用来生成词云图
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2023-10-19 12:39:13
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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。 一、在线生成词云图1、进入https://wordart.com/create；2、导入文本关键词；3、选择词云图形状；4、选择字体，由于默认的是英文字体，要生成中文字体需要自行在C:\windows\Fonts添加字体，可以选择雅
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2023-10-13 11:46:06
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简介当我们想快速了解书籍、小说、电影剧本中的内容时，可以绘制 WordCloud 词云图，显示主要的关键词（高频词），可以非常直观地看到结果。一般的云图可以利用在线的云图制作工具就可以满足，例如：TAG UL 、图悦 、Tagxedo 、Tocloud 等。如果我们想要有一个好的云图展示，就需要进行 分词 ，比较好的分词工具有：Pullword 、jieba 等。词云制作现在，我们就利用pytho
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2023-06-16 19:18:23
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# Python屏蔽词过滤
在互联网时代，我们经常需要对文本进行过滤，以屏蔽一些敏感、不良的词汇。对于Python开发者来说，实现一个屏蔽词过滤的功能并不复杂。本文将介绍如何使用Python实现一个简单的屏蔽词过滤功能，并提供相应的代码示例。
## 屏蔽词过滤的原理
屏蔽词过滤的原理很简单，主要包括以下几个步骤：
1. 构建一个屏蔽词列表，包含需要屏蔽的敏感词汇。
2. 对输入的文本进行分
原创
2023-08-27 07:49:59
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首先是准备工作：要用到的库import matplotlib.pyplot as plt #用于可视化画图 from wordcloud import WordCloud #词云 import jieba #用于中文分词字体文件处理如果text（用于生成词云的数据是中文的话）复制到项目文件中：第一个很简单但是很丑的先来一个很简单的，当然简单就意味着丑陋 (╬▔皿▔)╯顺序： 1、text文字数据
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2023-10-06 20:28:49
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今天跑去剪头发，理发师又说我头发变少了（黑人问号脸？？？），我距离上次剪头发已经过去了两个月了OK？唉，说多了都是泪。。。今天写的是怎么用Python去做词云。本来是准备用Pycharm的，但是它说我缺少Microsoft什么什么的，然后导词云包导不进去，还折腾了好久，最后放弃了Pycharm，决定用sublime了，说实话，sublime是真的强大，按照网上的教程，装个环境就可以写Python了
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2024-07-28 16:09:25
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词云小demo jieba
wordcloud
一 什么是词云？由词汇组成类似云的彩色图形。“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。
二 有什么作
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2023-09-07 13:34:34
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准备的操作：1、安装好python3系列版本2、安装python第三方库wordcloud；3、安装numpy、pillow库。4、安装jieba库5、安装matplotlib库一般只需要安装：wordcloud和jiebapip install wordcloudpip install jieba步骤：1、打开我的电脑C:\Windows\Fonts，复制一个字体到指定位置用于后续输出使用；2、
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2023-05-18 15:21:57
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