数据可视化——借助python自定义一个词云图生成网站整体代码由flsk+html组成。flask的相关用法大家可以参考欢迎来到Flask的世界。html的用法太多，这里就不赘述了。 主要是我们这学期学习了数据可视化的内容，词云图生成网站是这门课上的一个内容，我觉得还挺有意思的，所以写一篇总结分享一下。大家觉得有兴趣的话可以去看我们老师的书《图数据库的影视数据应用基础与示例》。该自定义生成网站主要
主要功能包：jieba
lda
wordcloud
seaborn
安装命令： pip install ***
复制代码需要的外部文件：1、小说全文， 芳华-严歌苓.txt
2、中文停用词，stopwords.txt
3、小说人物名称，person.txt，作为jieba的用户自定义词典
4、两个人物的png图片
5、你喜欢的中文字体的ttf文件，我用的楷体
复制代码 一、文本预处理1、分词，
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2024-04-07 14:22:00
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试验任务概述：如下为所给CSDN博客信息表，分别汇总了'ai', 'algo', 'big-data', 'blockchain', 'hardware', 'math', 'miniprog'等7个标签的博客。对CSDN不同领域标签类别的博客内容进行词频统计，绘制词频统计图，并根据词频统计的结果绘制词云图。数据表链接： import pandas as pd如图，数据信息包括class
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2024-06-27 10:50:15
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修改部分代码 python2 实现https://www.jianshu.com/p/e14111d9de51 何小嫚&刘峰原图.jpg 人物词云效果.jpg电影《芳华》在春节重映了一波，加上之前的热映，最终取得了 14 亿票房的好成绩。严歌苓的原著也因此被更多的人细细品读。用文本分析的一些技术肢解小说向来是自然语言处理领域的一大噱头，这次当然也不能放过，本
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2024-03-26 14:00:41
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下面通过一个示例来简单说明其中的制图过程从上面的例子上我们也能够看得出来，其制图的过程相当的简单，输入的words变量，变量中的数据则是所谓的“关键词”以及“关键词”出现的词频，参数word_size_range表示字体的大小范围，而参数shape表示的是词云图的轮廓。为了更好的来展示Pyecharts词云图的可视化效果，小编就从最近大火的焦虑贩卖剧《三十而已》的评论着手，看看观众看了
维度建模的基本概念 维度建模(dimensional modeling)是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法， 维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法，它将客观世界划分为度量和上下文。度量是常常是以数值形式出现，事实周围有上下文包围着，这种上下文被直观地分成独立的逻辑块，称之为维度。它与实体-关系建模有很大的区别，实体-关系建
LDA：Latent Dirichlet Allocation 是一个很著名的文本模型，最初是在2003年被一群大牛提出的，包括David M.Blei 、Andrew Y.Ng等。和之前的pLSA文本模型相比，LDA算是贝叶斯观点的pLSA,所谓贝叶斯观点，就是什么都是不确定的，不像pLSA中的p(z|d)，虽然是个隐变量，但是还是确定的值，然而对于贝叶斯学派观点，其概率是不确定的，
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2024-05-14 06:22:29
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# 使用 Gensim 实现 LDA 主题模型
主题模型是一种用于从大量文本数据中发现潜在主题的重要技术。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是最著名的主题建模算法之一。本文将介绍如何使用 Python 中的 Gensim 库来实现 LDA 主题模型，并通过示例代码进行说明。
## 1. 什么是 LDA？
LDA 是一种生成模型，用于发现文档集中主题的潜在结构。通
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常用的主题模型，被广泛应用于文本挖掘与文档分类。Gensim 是一个流行的 Python 库，提供了对 LDA 及其他主题模型的支持。本文将从多个方向探讨如何使用 Gensim 实现文档分类，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南与性能优化，以便为开发者提供全面的参考。
### 版本对比
在使用 Gensim
文本主题模型提取如下程序将句子主题提取后，将权重值存入dataframe. #!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import math
import warnings
import jieba
from gensim imp
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2023-11-07 01:07:22
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gensim训练词向量# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2020/7/7 12
原创
2022-11-16 19:44:13
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前言?本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。基本开发环境?Python 3.6Pycharm相关模块的使用?jiebawordcloud安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。上篇文章爬取了B站视频的弹幕数据，对于这方面可以做一些弹幕词云分析，让爬虫数据不再过于单调。代码内容还是非常简介的，看注释就可以明白了im
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2023-11-30 12:09:49
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我们经常在网上看到各种各种的词云图，其实这种图形使用Python做起来非常简单，今天就教给大家如何操作。首先，安装词云模块-wordcloud打开命令行/终端输入：pip install wordcloud。注打开终端的方式参考：windows：https://jingyan.baidu.com/article/e4511cf329b0e42b845eaf2e.htmlmac：https://ji
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2023-06-27 11:12:13
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快来领取你的爱豆哇！词云图大家应该不会陌生，即是由词汇组成类似云的彩色图形。今天Henry带领大家一起学习用Python自带的词云库——wordcloud在十行代码内绘制出精美的词云图！首先放一放效果图！坤坤子千玺弟弟！王耶啵一博好帅有你的爱豆吗？！！想要给自己的照片做词云吗？！！那赶快进来学习吧！一、准备工作首先是工具的准备安装Python的一些库：wordcloud, imageiopip i
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2023-06-16 19:18:35
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未明学院我们经常在网上看到各种各种的词云图，其实这种图形使用Python做起来非常简单，今天就教给大家如何操作。（点击查看大图）首先，安装词云模块-wordcloud打开命令行/终端输入：pip install wordcloud,如下图所示。注打开终端的方式参考：windows：https://jingyan.baidu.com/article/e4511cf329b0e42b845eaf2e
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2023-07-04 17:28:32
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商品评论获取解析与可视化词云图制作本篇文章主要介绍如何手写爬虫爬取电商平台评论数据，以及对爬取到的内容进行解析，导入mysql数据库并进行词频统计，可视化制作词云图。涉及的技术点如下：电商网站页面分析python简单爬虫java语言的webCollector爬虫框架使用python与java分别进行json文件解析，其中java解析结合mapreducepymysql操作mysql数据库实现爬取数
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2024-08-06 20:27:09
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词云图制作 python练了一段时间的词云图，就来和大家讲讲词云图制作的详细过程。效果图工具准备1、python32、安装第三方库wordcloud3、安装numpy、pillow库。4、安装jieba库5、安装matplotlib库from wordcloud import WordCloud
import numpy as np
from PIL import Image
from matpl
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2023-08-15 12:26:28
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作者：叶庭云，一、词云图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。词云就是通过形成“关键词云层”或“关键词渲染”，对网络文本中出现频率较高的“关键词”的视觉上的突出。词云图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。本文通过对已获取的京东商品评论数据进行预处理、文本分词、词频统计
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2024-01-01 22:08:45
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作为数据可视化最经典表现手段之一，词云图无疑是对海量文本内容进行直观呈现最简便的手段。而且上手简单、效果惊艳。本文简要叙述从文本分词到词云图制作的一系列流程，希望对大家有帮助~第1步【文本分词】词云图的基本原理是将不同频次的文字内容通过不同的字号排布呈现，从而形成错落有致的直观图片。因此，在获得源文本的基础上，我们首先要对文本内容进行分词以及词频统计。除了自己写或者求助师长获取代码程序来进行文本分
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2023-09-20 15:32:53
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在优秀的词嵌入方法出现之前，潜在语义分析模型（LSA）和文档主题生成模型（LDA）都是解决自然语言问题的好方法。LSA模型和LDA模型有相同矩阵形式的词袋表示输入。不过，LSA模型专注于降维，而LDA模型专注于解决主题建模问题。 在自然语言理解任务中，我们可以通过一系列的层次来提取含义——从单词、句子、段落，再到文档。在文档层面，理解文本最有效的方式之一就是分析其主题。在文档集合中学习、
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2023-10-19 23:12:44
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