什么是云词快速实现分词可视化实现原理TOC什么是云词词云，也称为文本云或标签云。在词云图片制作中，一般我们规定特定文本词在文本数据源中出现的次数越多，说明该词越重要，其在词云中所占区域也就越大。词云可以利用常见的几何图形，或者其他不规则的图片素材形状来作为界限。词云不仅可以应用在企业数据分析上，还可以应用到媒体营销或者平面设计当中。 大概长这样： 快速实现要实现词云，首先肯定是要获取词组和权重，
转载
2023-10-31 23:19:31
146阅读
## 如何使用Java实现词云
### 1. 整体流程
下面是使用Java实现词云的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取文本数据 |
| 2 | 对文本进行分词处理 |
| 3 | 统计词频 |
| 4 | 根据词频生成词云图像 |
| 5 | 展示或保存词云图像 |
下面我们一步一步来实现这些步骤。
### 2. 读取文本数据
首先，我们需
原创
2023-10-07 16:26:58
233阅读
1评论
上来先丢一个展示图，吸引一下注意力上图为对某论文用jieba分词后，计算其逆文档频率（TF-IDF）作为权重，并用echarts的字符云扩展包echarts-wordcloud画出来的字符云图（词云图），看起来很炫酷（bushi，其实都是一些很简单的东西。0、写在前面（1）开发环境 集成开发环境（IDE）：IntelliJ IDEA 2020 服务器：Tomcat 9.0 编译环境：JDK 1.8
转载
2024-04-25 17:27:27
82阅读
2021SC@SDUSC 文章目录一、简介二、word文档分词2.1 java引入jieba分词2.2 读取word文档完成分词三、词云的获取3.1 获取所有词3.2 去除停用词四、总结 一、简介经过小组分工和讨论后，决定由我负责分析词云的获取和整理的部分。在老年健康知识图谱系统中，词云图表示了知识图谱中出现的专业名词及其出现频率。二、word文档分词2.1 java引入jieba分词引入依赖本项
转载
2023-08-22 10:48:24
259阅读
点赞
2评论
下载： ElasticSearch: https://mirrors.huaweicloud.com/elasticsearch/?C=N&O=D logstash: https://mirrors.huaweicloud.com/logstash/?C=N&O=D kibana: https://mirrors.huaweicloud.com/kibana/?C=N&O=
转载
2024-10-10 13:38:39
67阅读
最近在用python制作词云的时候发现了一个更加方便快捷很好玩的词云制作网站http://www.tagxedo.com/app.html所以今天就来大致介绍下是怎么使用的1、先来介绍下tagxedo的作用（借用官网的说法）Tagxedo是一款可以自定义云的外形的文字云在线生成工具，可以把人物头像用单词或者文字来制作成词图样式。因为它不仅完美地支持中文，而且制作方法简单、易操作。Tagxedo将词
转载
2023-09-12 14:52:06
61阅读
# Java 词云
## 什么是词云?
词云是一种用于可视化文本数据的图形化工具。它通过对文本数据中出现频率较高的词语进行可视化展示，以便更好地理解和分析文本数据。词云图中的词语通常以不同的字体大小或颜色来表示其重要性或出现频率。
## Java 中的词云库
在 Java 中，有许多优秀的开源库可用于生成词云。其中最著名的是 [WordCloud]( 库，它提供了丰富的功能和灵活的定制选项
原创
2023-07-23 15:12:40
106阅读
# 如何实现词云java
## 一、整体流程
首先，让我们看一下实现词云的整体流程：
```mermaid
gantt
title 实现词云java流程图
section 安装环境
下载词云库：done, 2022-01-01, 1d
安装Java开发环境：done, after 下载词云库, 1d
section 实现词云
加载文本数据：don
原创
2024-03-03 05:36:45
21阅读
简单示例 wordcloud.WordCloud类 在不同形状黑白图像上显示
转载
2019-08-22 18:52:00
322阅读
2评论
springboot使用特定的方式，简化了spring的各种xml配置文件，并通过maven或者gradle，完成所需依赖，使用springboot maven插件，可直接输出可运行的jar包，省去了tomcat等容器的部署，使得基于http的网络应用开发更加方便快捷。spring中配置文件官方文档http://docs.spring.io/spring-boot/docs/1.5.1.RELEA
点击上方「蓝字」关注我们 词云。又称文字云。“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,它会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。我们这次介绍下如何利用R中的wordcloud2包绘制词云图[1],这个包为之前的wordcloud包提供了一个用于数据可视化的HTML5接口。Begin安装包req
转载
2023-10-24 18:25:20
257阅读
Echarts是一个开源的可视化图表库，支持丰富的图表，官网中还有大量示例可以选择使用、参考。其中比较好玩、有趣的是词云，词云就是用关键词组成的一朵云，更广泛的定义是，由关键词组成的任意一种图案均称为词云。因此，并不仅限于云朵的形状。Echart之前有词云这个配置，只不过现在没有了。虽然没有词云，但是echarts提供了custom配置，可以自定义图表。我们就可以自己通过配置实现词云。首先，创建一
转载
2023-09-21 08:55:55
198阅读
引言今天是2月7号,还有一周就是情人节了,如果各位猿们有心仪的程序媛,又不知道如何表白才能更符合程序员的气质,来来来,教你们一招,利用词云.网上关于python的词云生成还是很多的,但是java的wordcloud少之又少,我在GitHub上找到了个关于java的词云项目,这边和大家分享一下使用方法,以及乱码解决.以下是官方给出的几个效果图:看着是不是很心动? 来让我们开始吧!下面是MAVEN坐标
转载
2024-04-03 20:06:58
64阅读
一说到爬虫，大家首先想到用python语言，的确，python有强大的类库，处理数据十分方便。但作为java程序猿，我所了解到，python中的许多功能，java也可以做到，比如，java中有类似于Scrapy的爬虫框架webMagic，他们实现的核心思路都是一样的；java也有词云生成框架KUMO。今天我们就用java爬取《鸡你太美》这首歌曲的网易云音乐评论，并生成词云。第一步，创建maven工
转载
2024-08-15 15:08:27
116阅读
关于HSL配色方案可以参考eg7精细控制如果希望精细地控制词云中出现的词，以及每个词的大小，可以尝试generate_from_frequencies(), 包含两个参数frequencies : 一个字典，用于指定词和对应的大小max_font_size : 最大字号，默认为None generate() = process_text() + generate_from_frequencies(
转载
2024-03-11 15:05:04
40阅读
今天测试下使用词云，代码如下：# python3.6.4
from wordcloud import WordCloud
import jieba
from imageio import imread
from os import path
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
#
转载
2023-06-08 11:59:07
267阅读
词法分析词法分析过程作为第一阶段，任务是从左到右逐个字符读入。对字符流进行扫描和分解，识别出一个个单词。分析逻辑读取测试数据转化为字符流设计算法分析字符流，产生相应档次 以c语言为例：标识符、整数（为了简单）、分界符、运算符、注释符、关键字。能力有限，本人只能分解出（标识符、关键字）（分界符、运算符）核心算法实现标识符：或字母开头，后面、字母、数字 整数：数字开始后面都是数字思路读取一个字符，判断
转载
2023-08-14 17:13:29
128阅读
我们经常会在各种数据分析和展示的场合使用到词云图。词云图除了可以展示大量文本数据，从而让读者快速抓住重点，更重要的是它好看啊所以今天就来给大家分享几种词云图的制作方法，并对比它们的效果。首先我们来思考一下词云图是怎样生成的，简单来说就是读取文本—>分词—>计算词频—>词云下面将以制作词云的复杂程度来介绍不同的方法。在线交互式制作：图悦词云 最省事的当然是一步到位，将文本数据传进
转载
2024-04-29 05:39:44
196阅读
关于云词-云词4关于云词云词4是一个移动学习平台，主要用来帮助用户在任何时间、任何地点，高效率的学习任何想要学习的知识。 云词4客户端的功能主要由两大部分构成：词典库和笔记本。 1、 词典库 云词4重新定义了词典的概念。云词4里的词典不仅仅是指英汉词典，新华字典等传统意义上的词典，还包括了视频教程、音频素材、阅读材料以及考试习题等各式学习资源。
转载
2021-08-24 16:01:03
0阅读
# Java实现词云
在数据可视化中，词云是一种直观展示文本数据中单词重要性的方法。词云中的单词大小与其在文本中出现的频率成正比。Java作为一种广泛使用的编程语言，可以有效地实现词云的生成。本文将介绍如何使用Java实现词云，包括必要的库、代码示例及实现步骤。
## 准备环境
要开始创建词云，我们需要以下几个步骤：
1. **设置Java开发环境**：确保你已经安装了JDK，并配置了ID
