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,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理 作者：Python进阶者序言本篇博客是itchat库系列的第三篇文章，它主要实现的功能是获取微信好友地区、性别、签名信息并将结果可视化正文根据itchat库获得好友信息 使用下面两行代码可以做到：itchat.auto_login(hotReload=True)
friends =
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2024-09-20 18:59:46
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一、什么是词云图？ 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。制作词云图的网站有很多，简单方便，适合小批量操作。BI软件如Tableau、PowerBI也可以做，当然相比较web网站复杂一点。在编程方面，JavaScript是制作词云图的第一选择，像D3、echarts都非常优秀。python也有不少可视化库能制作词云
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2024-08-28 15:32:25
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目录分词库—jieba生成词云库—WordCloud什么是云词图，比如这种，就是由海量的词汇然后经过处理把出现出现词汇展示出来的一张图分词库—jiebajieba库是优秀的中文分词库安装jieba：pip install jieba支持三种分
原创
2021-09-02 11:28:42
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文章目录最简单的英文词云生成方法关键词重复多次的英文词云生成方法有形状的英文词云生成方法最终效果 我们经常可以见到可视化表示的生动形象的词频图片，这便是词云，比如统计2019年的搜索热词，我们便可以把搜索量前十的词语做成词云图，搜索量越大，图中出现的词频数就越高，如此就可以生成鲜明的可视化词频图了，那么这样的图片如何通过python批量生成呢？很幸运，python的wordcloud库为我们提供
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2023-10-19 15:38:01
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相信很多人在第一眼看到下面这些图时，都会被其牛逼的视觉效果所吸引，这篇文章就教大家怎么用Python画出这种图。前期准备上面的这种图叫做词云图，主要用途是将文本数据中出现频率较高的关键词以可视化的形式展现出来，使人一眼就可以领略文本数据的主要表达意思。词云图中，词的大小代表了其词频，越大的字代表其出现频率更高。那生成一张词云图的主要步骤有哪些？过程中又需要用到哪些Python库呢？首先需要一份待分
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2023-09-22 20:52:53
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在数据可视化图表中，词云图的应用随处可见。它通常是对输入的一段文字进行词频提取，然后以根据词汇出现频率的大小集中显示高频词，简洁直观高效，今天小编就来分享一下在Python如何绘制出来精湛的词云图。小试牛刀我们先来尝试绘制一张简单的词云图，用到的Python当中的wordcloud模块来绘制，import jieba
from wordcloud import WordCloud
import m
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2023-08-20 14:15:08
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自然语言处理 (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。使用wordcloud+jieba+各种形状进行测试。
原创
2022-10-09 21:34:23
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python使用WordCloud绘制词云图Python绘制词云图需要确保安装以下第三方库：from matplotlib import pyplot as plt #绘图，数据可视化
from wordcloud import WordCloud #词云
from PIL import Image #图片处理
import jieba
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2023-09-04 22:46:04
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# 云图Python：探索数据可视化的新世界
## 引言
随着互联网的快速发展和数据的爆炸式增长，数据分析和可视化已经成为了一个重要的领域。而Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，也被广泛应用于数据科学和可视化领域。本文将介绍云图Python，这是一个强大的数据可视化工具，可以帮助我们更好地理解和分析数据。
## 什么是云图？
云图是一种基于词云（Word Cloud）的数据可
原创
2023-08-31 10:06:28
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# Python云图实现教程
## 1. 概述
本教程将向你展示如何使用Python生成云图（Word Cloud），并给予初学者一些实用的代码示例和解释。首先，我们将介绍云图的基本概念和用途，然后详细讲解云图生成的步骤和所需的代码。
## 2. 什么是云图？
云图是一种以词语频率为基础的可视化工具，它通过将词语按照频率大小进行排列并以不同大小展示在图中，从而使得频率高的词显示更大、频率低的词
原创
2023-09-18 06:19:36
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#安装相关插件
# python3 -m pip install jieba wordcloud matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba
from wordcloud import WordCloud
#1.读出歌词
text = open('yun.txt').read()
#2.把歌词剪开
cut_text = jieb
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2023-06-08 20:08:06
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【写在前面】 以前看到过一些大神制作的词云图 ，觉得效果很有意思。如果有朋友不了解词云图的效果，可以看下面的几张图（图片都是网上找到的）； 网上找了找相关的软件，有些软件制作 还要付费。结果前几天在大神的公众号里的文章中看到了python也能实现，而且效果也很不错 。那还等什么，不赶紧
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2023-08-25 00:53:57
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在开始编写程序之前，我们先了解一下词云图的作用，我们拿到一篇文章，想得到一些关键词，但文章篇幅很大，无法短时间得到关键词，这时我们可以通过程序将文章中的每个词组识别出来，统计每个词组出现的次数，出现次数越多，字号越大，最后吧所有词组拼成一张图，这就是词云图了。现在开始写程序import jieba
import wordcloud
import imageio首先，我们导入 jieba，wordc
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2023-08-29 21:03:14
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Point CloudContentsOverviewLayoutPaddingHeaderFeature TableSemanticsPoint semanticsGlobal semanticsPoint positionsCoordinate reference system (CRS)RTC_CENTERQuantized positionsPoint colorsPoint normal
现在总结的是图形化界面的知识,当然仅仅局限于AWT中的.别的我想总结也要总结得出来才行嘛.呵呵!关于AWT的内容的总结主要包括以下的几个部分:1.AWT的体系结构2.AWT中的布局3.AWT中的事件监听机制第一点AWT体系结构还是老规矩,先从体系结构开始.在AWT中把所有与图形化有关的东西都称之为组件.然后把这些组件按照一定的方式组合起来就形成我们所看到的图形界面.所以组件就是AWT体系中的老大了
### 如何使用Python实现ArcGIS的半变异函数云图
在地理数据分析中，半变异函数是一种重要的统计工具，可以帮助我们理解空间数据的分布特征。今天，我们将学习如何使用Python和ArcGIS来实现半变异函数的云图。
#### 1. 流程概述
在实现半变异函数云图的过程中，我们可以按以下步骤进行：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
首先需要安装工具 在此页面输入pip install jieba wordcloud matplotlib即可代码如下：import matplotlib.pyplot as plt
import jieba
from wordcloud import WordCloud
#1.读出歌词
text = open('jack.txt','r',encoding='utf-8'
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2023-06-15 08:51:13
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官方github： https://github.com/RainCloudPlots/RainCloudPlotsRaincloud 的 Python 实现是一个名为 PtitPrince 的包，它写在 seaborn 之上，这是一个 Python 绘图库，用于从 pandas 数据帧中获取漂亮的绘图。import pandas as pd
import seaborn as sns
impor
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2023-07-27 20:30:11
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python词云图-----wordcloud常规步骤：读取文本，需要先分词( jieba.lcut() )并组成空格分隔字符串）( ’ '.join() )自定义停词，注意最终需要为集合形式设置词云图形状（ numpy和Image库）生成wordcloud对象，并设置大小，停词，形状，字体（如果是中文，必须设置字体）生成词云图 ( wc.generate(‘分隔好的一个长字符串’) )展示词云图
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2023-06-05 10:29:31
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本文继续采用PyEcharts
v1.x
版本进行绘制水球图。
注：PyEcharts分为 v0.5.x 和 v1.x 两个大版本，v0.5.x 和 v1.x 间不兼容，v0.5.x是基于Python2.7+、3.4+版本开发的，而v1.x是一个全新的版本，它是基于Python3.6+版本开发的，另外经PyEcharts开发团队决定，0.5.x 版本将不再进行维
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2023-09-25 18:47:28
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