在当前数据驱动的时代，词云作为一种可视化技术，被广泛应用于文本分析、数据展示等领域。尤其是在处理MySQL中的文本数据时，生成词云可以帮助用户快速识别文本中的关键字和主题，提升数据分析的效率和效果。
以下是关于如何解决“mysql 词云”问题的详细复盘记录。
### 背景描述
在项目中，我们需要从MySQL数据库中提取大量文本数据，并将其以词云的形式展示。由于数据量巨大，直接提取和生成词云的
前言前段时间使用阿里云的服务器来创建了第一个项目 但是由于数据库没有放上去 使得项目跑起来只有前端 然后这几天就利用空闲时间想解决一下 ，因为是摸着石头过河 所以进度会有点慢，不过好在已经基本上解决了，下面是记录。下载数据库如果只是利用阿里云服务器的命令行来进行操作的话 估计要大半天才能装好 我这里是使用了运维工具宝塔至于怎么用 应该一大堆博文有介绍。在宝塔里面找到mysql然后安装 但是装好后他
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2023-11-10 07:24:27
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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
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2024-04-29 05:39:44
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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
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2023-08-22 10:48:24
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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。
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2021-08-24 16:01:03
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import numpy as npfrom wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator#, STOPWORDSimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imageimport jieba # c ...
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2021-04-24 16:12:00
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准备工作安装pip install wordcloud导入import wordcloud
from wordcloud import WordCloudWordCloud参数font_path:string（字体路径，需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上，如：font_path = ‘黑体.ttf’）width,height: int（默认为400,200,画布的大小，即生成分辨率为(40
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2023-08-26 21:49:43
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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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#!/usr/bin/python#coding:utf-8#绘制一个《三体》全集词云#pip install jieba#pip install matplotlib#pip install scipy#pip install wordcloud
importsysfrom collections importCounterimportjieba.posseg as psgimportmatpl
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2024-03-14 14:13:48
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import jiebaimport wordcloudfrom imageio import imread mask = imread("st.bmp")excludes = { }f = open("三体.txt", "r", encoding="utf-16")t = f.read()f.cl ...
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2021-04-24 21:21:00
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from wordcloud import WordCloudfrom scipy.misc import imreadcolor_mask = imread("backgroun.jpg")cloud = WordCloud(） font_path="D:\\SourceHanSerif-Heav ...
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2021-04-24 22:18:00
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<template> <div class="tag-cloud" ref="wrapper"> <p v-for="(item, index) in data" :key="index" ref="tag" @click="clickTag(item)" @dblclick="dbclickTag
原创
2022-10-23 01:40:19
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import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
import jieba
text_from_file_with_apath = open('/Users/hecom/23tips.txt').read()
wordlist_after_jieba = jieba.cut(text_from_file_with_a
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2021-04-27 08:39:51
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词云是根据词频生成的，字体越大代表词频越高； 词云只是词频的可视化，意义跟词频一样； python 使用 wordcloud 模块 生成词云，主要分两步： 1. 创建 WordCloud 对象 2. 直接根据文本 或者 根据词频 生成词云 创建 wc 对象 wordcloud 参数介绍 font_p ...
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2021-07-24 14:29:00
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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
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2023-09-12 14:52:06
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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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# 使用Python词云改变词云形状的方案
## 引言
词云是一种常用的数据可视化工具，可以直观地表示文本数据中词汇的频率、重要性等特征。通过调整词云的形状，能够提升其吸引力和实际应用效果。本文将指导读者如何在Python中实现带有特定形状的词云，同时介绍一些相关的概念和技术。
## 研究背景
在许多领域，例如市场营销、社交媒体分析、学术研究等，文本数据的可视化尤为重要。传统的矩形词云虽然
原创
2024-09-28 06:18:03
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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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用Python怎么生成词云图呢？ 网上有很多教程，这里给大家介绍一种比较简单易懂的方式方法。首先请自主下载worldcloud, jieba, imageio三个库。 一. wordcloud库1. 从字面意思来看我们就能知道，wordcloud(词云)是制作词云的核心库，也是必不可少的一个库。 2. WordCloud对象创建的常用参数。3. WordCloud类的
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2023-06-19 21:05:59
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