# 用Python做词云图
## 流程概述
实现用Python做词云图可以分为以下几个步骤：
1. 导入必要的库
2. 准备文本数据
3. 数据预处理
4. 构建词云图
5. 显示词云图
下面将详细介绍每个步骤以及需要使用的代码。
## 1. 导入必要的库
首先，我们需要导入一些必要的库来完成这个任务。其中，我们需要用到以下库：
```python
import matplotlib
原创
2023-07-19 18:34:24
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目录准备工作安装方法步骤资料源代码成品图 准备工作准备如下几个工具。 jieba包(分词包)、WordCloud包(词云包)、matplotlib包、numpy包、IDLE安装方法1.IDLE下载链接 2.拥有IDLE的前提下输入win+r 3.输入cmd 进入命令提示符 4.输入命令 pip install jieba、pip install matplotlib、pip install nu
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2023-11-21 21:55:43
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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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## 用Python制作词云图
### 引言
随着大数据时代的到来，我们面临着海量的文本数据。为了从这些文本数据中提取有用的信息，词云图应运而生。词云图是一种可视化工具，将文本数据中出现频率较高的词汇以图形的形式展示出来，帮助我们更好地理解文本数据。
Python是一种流行的编程语言，提供了丰富的库和工具来处理文本数据，制作词云图也不例外。在本文中，我们将介绍如何使用Python制作词云图，
原创
2023-09-05 07:37:18
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词云图是文本分析中比较常见的一种可视化手段，将出现频率相对高的词字体相对变大，让重点词，关键词一目了然主要用到了python的两个库：wordcloud和jieba,直接pip安装即可jieba主要用于中文分词，wordcloud主要用于统计词频和绘图这里主要记下jieba的分词功能：# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba
str = "我爱我的祖国，他的名字叫中
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2023-06-28 00:08:26
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大家好，我是天空之城，今天给大家带来，用python一起学做词云图 第一步先要爬虫得到做词云的数据存为csv文件或者excel文件，如下图中的pacong.csv，然后提取里面的数据列，我分别用了豆瓣top250电影介绍，以及电影飞驰人生评论，作图。第二步，数据分析用到了pandas，numpy模块，作图主要用到了matplotlib模块，背景图这里要下载一个opencv-python模块，词语
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2023-05-30 15:37:36
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今天咋们来看看网易云赵雷的歌曲歌词，并做一个词云图。这篇文章可以学习到什么是词云，爬虫的基本流程，简单的可视化操作@一 什么是词云可视化有很多种，好的数据可视化，可以使得数据分析的结果更加通俗易通。"词云"属于可视化的一种，它会根据关键词的出现频率生成一幅图，这样可以让我们一眼就知道其主要要点。比如下面二 制作词云的步骤1 第一步收集需要可视化的内容。内容可以是文章内容，当然也可以是爬虫的内容。这
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2024-07-31 11:03:35
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词云图是什么？词云图又称文字云，是信息可视化的表现形式之一。词云是把文本中出现频率较高的关键词进行视觉上的突出显示，形成关键词云层或关键词渲染，从而过滤掉大量的文本信息。读者可以快速领略文本的主旨。相对柱状图、折线图、饼图等用来显示数据的图表，词云图可以展示大量文本数据。每个词的重要性（出现的频率）以字号大小表示：字号越大，该关键词越重要。如果想快速了解一段文本的重点，就可以构建一张词云图，从高频
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2023-09-18 16:11:52
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相信大家经常看到一些非常炫酷的词云图，就是用大小不一的词语来组成一个图像。 网络上有为词云图进行定义：词云图由词汇组成类似云的彩色图形，用于展示大量文本数据。例如，制作用户画像，对用户进行聚类，实现精细化营销。而用python，如何进行词云图的绘制呢，接下来我将附上我今年参加比赛进行人物画像分析部分的词云图，及其相关代码，一起来看一看吧！本文使用了一些比较高级
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2023-09-11 13:04:55
673阅读
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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一、Python的wordcloud包在anaconda中安装根据自己的电脑系统及安装的anaconda版本下载对应wordcloud安装包。1.png我自己电脑是win7 64位系统，安装anaconda3，我下载的是：2.png然后把下载到的文件放在所执行的目录文件下。使用pip安装在终端Anaconda Prompt打开之后：你得先进入这个.whl文件所在的位置，我是放在了C:\notebo
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2024-05-23 07:38:45
88阅读
作者 | 俊欣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
i
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2024-02-02 07:59:39
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# 实现Python词云图代码教程
## 概述
在本教程中，我将向你展示如何使用Python实现词云图。词云图是一种可视化方式，可以通过展示文本中出现频率较高的词语来帮助我们理解文本的主题和内容。
## 整体流程
首先，我们来看一下实现词云图的整体流程。下表列出了我们需要执行的步骤和相关的代码。
| 步骤 | 描述 | 代码 |
| ---- | ---- | ---- |
| 1 | 导入
原创
2023-11-05 12:01:14
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作者：易执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
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2023-09-14 09:11:36
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文章目录1.何为词云图？2.前期准备2.1.开发环境2.2.需要用到的Python库3.代码解析3.1.导入Python库3.2.以只读模式打开.txt3.3.预处理文本和背景图片3.4.设置词云图参数3.5.展示词云图并保存3.6.运行结果及优化4.完整代码4.1.展示4.2.下载 本文采用Python编程，实现对文本文档（中、英文）做词频统计以及词云图展示。1.何为词云图？词云图是文本数据的
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2023-08-18 19:19:19
267阅读
附pbi词云对象下载链接
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2022-04-07 10:22:04
5049阅读
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词云图。它的原理其实比较简单，主要是对文章内容进行分词，统计各个词出现的次数，然后根据出现的次数，设置显示样式，例如大小、颜色等，从而使读者快速领略文章的主旨。例如根据一篇关于复杂网络中的链路预测生成的词云图如下，可以看出“网络”、“链路预测”、“研究”、“预测”、“算法”等词出现频率较高。只需几行Python代码即可，关键代码如下。import wordcloud as wc
import ji
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2023-06-07 11:54:45
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相信熟悉“词云图”的朋友都知道，“词云图”是用来做词频分析的可视化图形。在Python中，我们可以用pyecharts做词云图，也可以使用matplotlib来绘制词云图，并且matplotlib绘制出来的词云图更具个性化。材料：TXT格式的文件、jupyter notebook、PPT、电脑、Python中的jieba分词库、wordclound库、matplotlib库、微信截图或其它工具等。
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2023-06-29 13:12:52
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1.整体简介词云图，也叫文字云，是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现，词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。基于Python的词云生成类库,很好用,而且功能强大。在做统计分析的时候有着很好的应用，比较推荐。github:https://github.com/amueller/word_cloud官方地址:https://amueller.
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2024-06-11 00:34:29
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在上篇【Python绘图小课堂】词云韦恩图（上篇-分词） 我们介绍了分词、词频统计，为我们的韦恩图绘制做好了准备。在这一篇，就来讲讲在Python中将结果输出为Excel文件，并绘制我们的词云韦恩图。Excel结果输出#Excel输出
path = '.\词频excel文件\词频统计.xlsx'
with pd.ExcelWriter(path) as writer:
comme
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2024-03-17 23:04:32
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