小白学Python(12)——pyecharts ,生成词云图 WordCloud

WordCloud(词云图)

 1 from pyecharts import options as opts
 2 from pyecharts.charts import Page, WordCloud
 3 from pyecharts.globals import SymbolType
 4
 5
 6 words = [
 7     ("Sam S Club", 10000),
 8     ("Macys", 6181),
 9     ("Amy Schumer", 4386),
10     ("Jurassic World", 4055),
11     ("Charter Communications", 2467),
12     ("Chick Fil A", 2244),
13     ("Planet Fitness", 1868),
14     ("Pitch Perfect", 1484),
15     ("Express", 1112),
16     ("Home", 865),
17     ("Johnny Depp", 847),
18     ("Lena Dunham", 582),
19     ("Lewis Hamilton", 555),
20     ("KXAN", 550),
21     ("Mary Ellen Mark", 462),
22     ("Farrah Abraham", 366),
23     ("Rita Ora", 360),
24     ("Serena Williams", 282),
25     ("NCAA baseball tournament", 273),
26     ("Point Break", 265),
27 ]
28
29 worldcloud=(
30     WordCloud()
31     .add("", words, word_size_range=[20, 100])
32     .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="WordCloud-基本示例"))
33     )
34 worldcloud.render(‘word.html‘)

 1 from pyecharts import options as opts
 2 from pyecharts.charts import Page, WordCloud
 3 from pyecharts.globals import SymbolType
 4
 5
 6 words = [
 7     ("Sam S Club", 10000),
 8     ("Macys", 6181),
 9     ("Amy Schumer", 4386),
10     ("Jurassic World", 4055),
11     ("Charter Communications", 2467),
12     ("Chick Fil A", 2244),
13     ("Planet Fitness", 1868),
14     ("Pitch Perfect", 1484),
15     ("Express", 1112),
16     ("Home", 865),
17     ("Johnny Depp", 847),
18     ("Lena Dunham", 582),
19     ("Lewis Hamilton", 555),
20     ("KXAN", 550),
21     ("Mary Ellen Mark", 462),
22     ("Farrah Abraham", 366),
23     ("Rita Ora", 360),
24     ("Serena Williams", 282),
25     ("NCAA baseball tournament", 273),
26     ("Point Break", 265),
27 ]
28
29 worldcloud=(
30     WordCloud()
31     .add("", words, word_size_range=[20, 100], shape=SymbolType.DIAMOND)
32     .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="WordCloud-shape-diamond"))
33     )
34 worldcloud.render(‘word.html‘)

原文地址:https://www.cnblogs.com/adam012019/p/11395840.html

时间: 2024-11-07 22:09:50

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python根据文本生成词云图

python根据文本生成词云图 效果 代码 from wordcloud import WordCloud import codecs import jieba #import jieba.analyse as analyse from scipy.misc import imread import os from os import path import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

Python实现Wordcloud生成词云图的示例

wordcloud是Python扩展库中一种将词语用图片表达出来的一种形式,通过词云生成的图片,我们可以更加直观的看出某篇文章的故事梗概. 首先贴出一张词云图(以哈利波特小说为例): 在生成词云图之前,首先要做一些准备工作 1.安装结巴分词库 pip install jieba Python中的分词模块有很多,他们的功能也都是大同小异,我们安装的结巴分词 是当前使用的最多的类型. 下面我来简单介绍一下结巴分词的用法 结巴分词的分词模式分为三种: (1)全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出

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首先爬取评论写入文件,用上一篇爬取腾讯是视频的评论的方法提取评论http://blog.51cto.com/superleedo/2126099 代码需要稍作修改如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import re import urllib.request import time import urllib.error ##模拟浏览器安装headers headers=("User-Agent","Mozil

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