ワード クラウドが今話題になっていますが、ワード クラウドを生成するにはどうすればよいですか?この記事では、例として Python を使用して中国語のワード クラウドを生成し、自分でワード クラウドを作成する方法を説明します。
Python が中国語のワード クラウドを生成するために必要な 2 つの Python クラス ライブラリ:
jieba: 中国語の単語セグメンテーション 単語セグメンテーション ツール
wordcloud: Python でのワード クラウド生成ツール
コード構成の紹介
コード部分は他の人のブログから引用していますが、バグのため、または操作効率の理由から、コードに大幅な変更を加えました
コードの最初の部分は、コードの実行に必要なパラメータのほとんどを設定します。コードを作成せずに直接簡単に使用できます。修正が多すぎます。
2 番目の部分は jieba の設定です。もちろん、isCN パラメータを使用して中国語の単語の分割をキャンセルすることもできます。
3 番目の部分は、wordcloud の設定です。画像の表示と保存
関連する推奨事項: 「Python ビデオ チュートリアル 」
##Use the code by comment ## 关于该程序的使用,你可以直接读注释在数分钟内学会如何使用它 # - * - coding: utf - 8 -*- from os import path from scipy.misc import imread import matplotlib.pyplot as plt import jieba # jieba.load_userdict("txt\userdict.txt") # 添加用户词库为主词典,原词典变为非主词典 from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator # 获取当前文件路径 # __file__ 为当前文件, 在ide中运行此行会报错,可改为 # d = path.dirname('.') d = path.dirname(__file__) stopwords = {} isCN = 1 #默认启用中文分词 back_coloring_path = "img/lz1.jpg" # 设置背景图片路径 text_path = 'txt/lz.txt' #设置要分析的文本路径 font_path = 'D:\Fonts\simkai.ttf' # 为matplotlib设置中文字体路径没 stopwords_path = 'stopwords\stopwords1893.txt' # 停用词词表 imgname1 = "WordCloudDefautColors.png" # 保存的图片名字1(只按照背景图片形状) imgname2 = "WordCloudColorsByImg.png"# 保存的图片名字2(颜色按照背景图片颜色布局生成) my_words_list = ['路明非'] # 在结巴的词库中添加新词 back_coloring = imread(path.join(d, back_coloring_path))# 设置背景图片 # 设置词云属性 wc = WordCloud(font_path=font_path, # 设置字体 background_color="white", # 背景颜色 max_words=2000, # 词云显示的最大词数 mask=back_coloring, # 设置背景图片 max_font_size=100, # 字体最大值 random_state=42, width=1000, height=860, margin=2,# 设置图片默认的大小,但是如果使用背景图片的话,那么保存的图片大小将会按照其大小保存,margin为词语边缘距离 ) # 添加自己的词库分词 def add_word(list): for items in list: jieba.add_word(items) add_word(my_words_list) text = open(path.join(d, text_path)).read() def jiebaclearText(text): mywordlist = [] seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False) liststr="/ ".join(seg_list) f_stop = open(stopwords_path) try: f_stop_text = f_stop.read( ) f_stop_text=unicode(f_stop_text,'utf-8') finally: f_stop.close( ) f_stop_seg_list=f_stop_text.split('\n') for myword in liststr.split('/'): if not(myword.strip() in f_stop_seg_list) and len(myword.strip())>1: mywordlist.append(myword) return ''.join(mywordlist) if isCN: text = jiebaclearText(text) # 生成词云, 可以用generate输入全部文本(wordcloud对中文分词支持不好,建议启用中文分词),也可以我们计算好词频后使用generate_from_frequencies函数 wc.generate(text) # wc.generate_from_frequencies(txt_freq) # txt_freq例子为[('词a', 100),('词b', 90),('词c', 80)] # 从背景图片生成颜色值 image_colors = ImageColorGenerator(back_coloring) plt.figure() # 以下代码显示图片 plt.imshow(wc) plt.axis("off") plt.show() # 绘制词云 # 保存图片 wc.to_file(path.join(d, imgname1)) image_colors = ImageColorGenerator(back_coloring) plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_colors)) plt.axis("off") # 绘制背景图片为颜色的图片 plt.figure() plt.imshow(back_coloring, cmap=plt.cm.gray) plt.axis("off") plt.show() # 保存图片 wc.to_file(path.join(d, imgname2))
# #概要
このコードを使用して英語のワード クラウドを生成する場合は、isCN パラメーターを 0 に設定し、英語のストップ ワードを指定する必要があります。リスト。以上がPythonでワードクラウドを作る方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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