本文中的所有示例代码及素材均在 github 项目「shijiu_wordcloud」的 wordcloud2 文件夹中。python词云模块的安装制作词云的主要模块为 wordcloud，另外，要使用 jieba 库切割中文句子，用 imageio 读入图片。在命令行中执行以下命令即可安装：pip install wordcloud jieba imageio制作图片状词云关键点在于利用利用 i
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2024-05-23 18:23:54
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# Python词云与禁用词汇的难题
在数据可视化领域，词云是一种非常流行的方式来展示文本数据的关键词。这种方式通过不同的字体大小和颜色来表示词汇的重要性，使得信息一目了然。然而，在许多情况下，我们希望在生成词云时过滤掉一些特定的词汇，例如“的”、“是”、“在”等常用词汇，电子邮件中的特定内容，或是专有名词等。然而，Python的词云库并没有直接提供禁用词汇的功能。本文将结合代码示例，深入探讨这
原创
2024-10-21 03:32:45
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在《如何用Python做词云》一文中，我们介绍了英文文本的词云制作方法。大家玩儿得可还高兴？文中提过，选择英文文本作为示例，是因为处理起来最简单。但是很快就有读者尝试用中文文本做词云了。按照前文的方法，你成功了吗？估计是不成功的。因为这里面缺了一个重要的步骤。观察你的英文文本。你会发现英文单词之间采用空格作为强制分隔符。例如：Yes Minister is a satirical British
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2024-02-26 15:29:05
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前言在上一篇文章中，我们讲解了在Ubuntu环境下安装Anaconda，并且做出了英文的简易词云。
可能会有的同学尝试把文章换成中文的，做出中文词云。我想大家得到的结果肯定是这样的中文与英文在编码上是存在很多区别的，而且我们做英文词云的时候，在一篇文章中，单词之间是通过空格分开的，
但是中文并没有使用空格。所有就有了上面的图片。那么中文如何分词呢？我们需要用到一款工具，jieba（结巴）准备工作１
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2023-12-13 13:06:44
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很多站长和自媒体人都有这样的烦恼，因为不慎发布违禁、违规内容比如涉黄、恐怖暴力、赌博、低俗辱骂、政治敏感等，导致文章下架或者网站整改。 另外，自从新《广告法》出台后，作为广告、营销人等群体在写文案的过程中必须时时注意新法规定的禁用词，一旦误用，就有可能面临高额的罚款。日常工作中如果想要避免违规，基本要求之一无疑是避开使用违禁词，问题在于违禁、违法内容涵盖敏感词范围和数量众多，稍有不慎就会
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2023-11-09 20:32:29
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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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词云算是社交数据分析必不可少的一项技能了吧。下面就从安装到生成词云整个过程详细做个介绍。安装wordcloudpip install wordcloud 如果安装出错，细心的人会发现，cmd上面已经给出了解决方案。其一，从http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud下载whl文件 再 pip install filename.whl
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2023-11-09 05:44:31
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简介Python+jieba+wordcloud+txt+gif生成动态中文词云本文基于爬虫爬取某微信号三个月的文章为例，展示了生成中文词云的完整过程。本文需要的两个核心Python类库：jieba：中文分词工具wordcloud：Python下的词云生成工具 准备 anaconda：一个开源的Python发行版本，用于管理Python版本，可以实现管理不同的Python版本（
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2024-02-17 11:06:56
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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。2、替换默认字
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2023-09-14 10:10:29
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# 实现Python词云中字的大小
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Python词云中字的大小。这个任务对于刚入行的小白可能会有些困难，但只要按照下面的步骤一步步进行，你将能够轻松完成。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤，我们可以用表格展示如下：
| 步骤 | 操作 |
|------|------------|
| 1 | 导入所需
原创
2024-04-28 03:21:40
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# Python词云图清洗无用词
## 介绍
在自然语言处理和文本分析中，词云图是一种常用的可视化工具，用于展示文本数据中出现频率较高的词汇。然而，在生成词云图之前，我们通常需要对文本进行清洗和预处理，以去除无用的词汇，例如停用词（如“的”，“是”等常见词汇）和标点符号等。
本文将介绍如何使用Python进行词云图清洗无用词的操作，并提供相关的代码示例。
## 环境和依赖
在开始之前，请确保
原创
2023-09-05 09:13:48
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找了挺多词云生成办法很多都会有各种各样的问题，找到一个简单实现的文章保存下关于词云wordcloud什么是词云呢？词云又叫文字云，是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现，形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片，从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思。现在，可以从网络上找到各种各样的词云，下面一图来自沈浩老师的微博：从百度图片中可以看到更多制作好的词云，例如词云制作有很多工具…
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2024-08-15 11:02:56
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# Python词云中怎么删除单个字
词云是一种可视化技术，能够通过调整文字大小和颜色，让观众快速识别出文本中最重要的词汇。在Python中，使用`wordcloud`库可以非常方便地生成词云。但在生成过程中，我们可能需要删除某些特定的字符，如“的”、“了”等常见字词。本文将介绍如何在Python词云中删除单个字，包括代码示例，以及通过流程图和甘特图来展示实施步骤。
## 一、准备工作
在开
想必大家有一个问题。什么是词云呢？词云又叫名字云，是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现，形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片，从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思。网页上有许多词云的效果图：而且，目前有许多制作词云的工具：但是作为一个学习Python的程序员来说，我更喜欢通过自己的编程去解决问题。而且用Python制作词云只需十行代码就行了哦~一起来看看吧！代码块imp
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2023-11-21 14:52:06
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需要的库：worldcloud 【词云库】jieba【分频字段】介绍一下词云用法，看代码理解。网上很多人都介绍一点，会用但是不会系统的介绍这个库，在查看官方文档的时候在仔细的解释下。在代码中注释中文，每一个命令是做什么的。就当作学习一下如何看文档吧。官方文档：worldcloud1、API Reference1.1 WordCloud(font_path, width,&nb
# Python词云图中文停用词
## 1. 前言
在文本挖掘和自然语言处理中，词云图是一种常见的数据可视化方式。它能够以图形化的形式展示文本中词汇的频率分布，从而帮助我们更直观地了解文本的主题和关键词。
然而，中文文本中存在大量的停用词（如“的”、“是”、“今天”等），这些词汇对于文本分析来说没有实际意义，但会对词云图的结果产生一定的影响。因此，在生成词云图之前，我们通常需要先去除这些停用
原创
2023-09-09 07:56:02
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# 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：
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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文章目录前言一、需要准备什么？二、代码实现（示例）三、读入数据四、结果展示五、修改词云颜色后的运行结果展示：总结 前言想必大家有一个问题：什么是词云呢？词云又叫名字云，是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现，形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片，从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思。网页上有许多词云的效果图：一、需要准备什么？python代码运行需要安装第三方模块pill
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2024-03-14 14:44:45
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本文使用py3中flask框架搭建了一个在线评论生成词云的网站。面向人群：拥有python爬虫基础基础，不会使用flask框架也可以良好食用。首先演示一下效果:输入复仇者联盟就可以得到由这部电影的豆瓣评论生成的词云。看完效果，我们讲一下实现的流程。不贴代码。最后会放上代码的github链接。在这里主要讲一下实现步骤。整体布局服务器端1.获得代理IP我们知道通过爬虫获得一个网站的信息，如果被网站发现
