# 使用Python创建个性化词云的背景板
词云是一种用于可视化文本数据的图形工具,可以将文本中的重要词汇以不同的大小和颜色进行展示,从而直观地反映出数据的重点。近年来,词云在数据分析、文本挖掘和社交媒体分析等领域得到了广泛应用。在本篇文章中,我们将探讨如何使用Python创建个性化的词云,特别是如何为其设置背景板。
## 1. 什么是词云?
词云(Word Cloud)是一种图形表现形式,
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba
from wordcloud import wordcloud
# 1.读出词语
text = open('text/test.txt', 'r', encoding='utf-8').read()
print(text)
# 2.把歌词剪开
cut_text = jieba.cut(text)
# prin
# Python 词云背景的科普与应用
## 1. 引言
随着信息化时代的迅速发展,如何有效地从海量文本数据中提取和展示信息成为了一个重要的课题。词云(Word Cloud)作为一种可视化文本数据的方式,因其直观、简洁的特点而受到广泛欢迎。在这篇文章中,我们将探讨如何利用 Python 创建美观的词云背景,并提供实用的代码示例。
## 2. 词云的基本概念
词云是一种文本可视化工具,它通过
# Python词云背景透明化:代码示例与步骤解析
在数据可视化领域,词云是一种非常流行且直观的展示文本数据的方式。它通过不同大小的字体来表示词汇的频率,从而让读者能够快速抓住文本的重点。然而,传统的词云背景通常为纯色或图片,这可能会影响词云的可读性。本文将介绍如何使用Python生成背景透明的词云,并提供详细的代码示例。
## 环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了Python环境,以及
原创
2024-07-30 12:32:54
198阅读
[写这个的时候参考了]一、遇到了很多错误1、词云背景图片无效或者不明显 解决办法: ①.图片格式使用*.jpg ②.图片背景使用白色,为了更突出,可以直接把图片颜色改成黑色 ③.以上两点可以使用ps2、报错信息:line 36, in read_cut_result x = x.decode('utf-8') AttributeError: 'str' object has no attribut
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2024-02-06 13:00:00
359阅读
目录1.本文简介2.所需要用到的第三方库3.需要的txt文件 4.大概流程 5.词云优化 6.完整代码和成果展示 7.词云扩展8.结语1.本文简介(本文适用于新手,老同志请移步。)词云广泛应用于ppt、新闻、文章中,能突出下文所要讲述的主体,能在作品中添加一张词云肯定是加分的。下面主要是我最近学到的制作简单的词云的方法,各方面我会尽量讲的细致一点,希望能对大
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2024-08-28 18:55:44
52阅读
作者:修炼之路文章中的例子主要借鉴wordColud的examples,在文章对examples中的例子做了一些改动。一、wordColud设计中文词云乱码使用wordColud设计词云的时候可能会产生乱码问题,因为wordColud默认的字体不支持中文,所以我们只需要替换wordColud的默认字体即可正常显示中文。1、中文词云乱码我们使用simhei(黑体)来替换wordColud的默认字体。
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2023-10-18 22:42:02
703阅读
# Python生成词云背景颜色实现指南
## 简介
在本文中,我将教会你如何使用Python生成词云背景颜色。生成词云是一种可视化文本数据的方式,通过词云可以直观地展示文本中各个词的出现频率和重要性。
## 整体流程
下面是实现“Python生成词云背景颜色”的整体流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备文本数据 |
| 2 | 生成词云 |
| 3 |
原创
2023-08-26 07:47:54
150阅读
# 使用Python生成自定义背景颜色和字体的词云
词云是一种以图形方式展示文本数据的工具,通过调整字体和背景颜色,可以使其更加美观和个性化。在本指南中,我们将学习如何用Python生成一个带有自定义背景颜色和字体的词云。
## 流程概述
下面是创建词云的基本步骤:
| 步骤 | 描述 |
|------|------------
# 项目方案:Python词云背景更换
## 1. 引言
词云是一种可视化文本数据的方式,通过将文本中的关键词以不同的字体大小展示在画布上,能够直观地展示出文本中的主要内容。然而,词云生成的默认背景可能无法满足项目需求,因此需要对其进行更换。
本项目方案将介绍如何使用Python来更换词云的背景。我们将使用`wordcloud`库来生成词云,并结合`PIL`库来进行背景更换。
## 2. 环
原创
2024-02-01 04:59:17
176阅读
词云图,大家一定见过,大数据时代大家经常见,我们今天就来用python的第三方库wordcloud,来制作一个大数据词云图,同时会降到这个过程中遇到的各种坑,举个例子,下面是我从自己的微信上抓的微信好友签名,制作的词云图:看来用的做多的还是“方得始终”啊 首先我们需要几个库,pip完了导入1 import chardet #检测字符类型的类
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2024-07-04 20:44:47
163阅读
首先是我们需要用到的两个库,一个是wordcloud用于生成词云,还有一个是jieba(外号:结巴)用于进行中文的分词,如果你制作的图云中不包含中文,那么可以不用
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2021-07-22 09:22:51
3775阅读
本项目旨在实现词云的可视化,适用英文、中文、中文去除停留词(采用哈工大停留词表)和定制形状情况下的词云生成。工具:python3.7 + Jupyter1. 英文词云效果图: &
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2023-07-07 23:05:52
149阅读
1. 导入需要的包packageimport matplotlib.pyplot as plt
from scipy.misc import imread
from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS
import xlrd2. 设置生成词云图的背景图片,最好是分辨率高且色彩边界分明的图片def set_background(picpath):
bac
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2023-09-23 11:29:22
206阅读
废话少说, 开始教程:1需要的模块import jieba
import numpy as np
from PIL import Image
from wordcloud import WordCloud
from matplotlib import pyplot as plt 2小刀试牛首先需要进行分词,也就是将一个句子分割成一个个的词语,我这里使用的是jieba分词import ji
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2023-06-06 00:46:56
251阅读
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
291阅读
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
280阅读
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
437阅读
Python基于WordCloud词云图的数据可视化分析 词云图的基本使用 政府工作报告分析 文章目录1、词云图简介2、wordcloud库的安装3、WordCloud的主要参数说明4、绘制词云图1、获取并处理文本信息2、将白底的轮廓图片转换成array形式3、生成词云并保存成文件 1、词云图简介词云图,也叫文字云,是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上予以突出,形成“关键词的渲染”,类似
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2023-07-11 20:36:06
178阅读
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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