㈠ 詞雲圖怎麼做
詞雲圖做法如下：
1.第一種方法：藉助在線工具，也就是在網頁上就能完成詞雲圖的製作和輸出。目前支持在線製作詞雲圖的網站有：WordArt、Wordiout、微詞雲、易詞雲、美寄詞雲等；
2.第二種方法：直接使用有詞雲圖製作功能的軟體，比如：FineBI、Tableau、SmartBI、BDP等，詞雲圖只是這些軟體的一個小功能；
3.第三種方法：通過編程來實現詞雲圖，常用的編程語言有python和R。對於有編程技術基礎的朋友，可以自行用Python等製作詞雲圖，對於沒有編程基礎的朋友採取前兩種方法，這兩種方法操作起來比較容易。
㈡ python可視化神器——pyecharts庫
無意中從今日頭條中看到的一篇文章，可以生成簡單的圖表。據說一些大數據開發們也是經常用類似的圖表庫，畢竟有現成的，改造下就行，誰會去自己造輪子呢。
pyecharts是什麼？
pyecharts 是一個用於生成 Echarts 圖表的類庫。Echarts 是網路開源的一個數據可視化 JS 庫。用 Echarts 生成的圖可視化效果非常棒， pyecharts 是為了與 Python 進行對接，方便在 Python 中直接使用數據生成圖 。使用pyecharts可以生成獨立的網頁，也可以在flask、django中集成使用。
安裝很簡單：pip install pyecharts
如需使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，只需要調用自身實例即可，同時兼容 Python2 和 Python3 的 Jupyter Notebook 環境。所有圖表均可正常顯示，與瀏覽器一致的交互體驗，簡直不要太強大。
參考自pyecharts官方文檔: http://pyecharts.org
首先開始來繪制你的第一個圖表
使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，只需要調用自身實例即可
add() 主要方法，用於添加圖表的數據和設置各種配置項
render() 默認將會在根目錄下生成一個 render.html 的文件，文件用瀏覽器打開。
使用主題
自 0.5.2+ 起，pyecharts 支持更換主體色系
使用 pyecharts-snapshot 插件
如果想直接將圖片保存為 png, pdf, gif 格式的文件，可以使用 pyecharts-snapshot。使用該插件請確保你的系統上已經安裝了 Nodejs 環境。
安裝 phantomjs $ npm install -g phantomjs-prebuilt
安裝 pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot
調用 render 方法 bar.render(path='snapshot.png') 文件結尾可以為 svg/jpeg/png/pdf/gif。請注意，svg 文件需要你在初始化 bar 的時候設置 renderer='svg'。
圖形繪制過程
基本上所有的圖表類型都是這樣繪制的：
chart_name = Type() 初始化具體類型圖表。
add() 添加數據及配置項。
render() 生成本地文件（html/svg/jpeg/png/pdf/gif）。
add() 數據一般為兩個列表（長度一致）。如果你的數據是字典或者是帶元組的字典。可利用 cast() 方法轉換。
多次顯示圖表
從 v0.4.0+ 開始，pyecharts 重構了渲染的內部邏輯，改善效率。推薦使用以下方式顯示多個圖表。如果使是 Numpy 或者 Pandas，可以參考這個示例
當然你也可以採用更加酷炫的方式，使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，matplotlib 有的，pyecharts 也會有的
Note： 從 v0.1.9.2 版本開始，廢棄 render_notebook() 方法，現已採用更加 pythonic 的做法。直接調用本身實例就可以了。
比如這樣
還有這樣
如果使用的是自定義類，直接調用自定義類示例即可
圖表配置
圖形初始化
通用配置項
xyAxis：平面直角坐標系中的 x、y 軸。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)
dataZoom：dataZoom 組件 用於區域縮放，從而能自由關注細節的數據信息，或者概覽數據整體，或者去除離群點的影響。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)
legend：圖例組件。圖例組件展現了不同系列的標記(symbol)，顏色和名字。可以通過點擊圖例控制哪些系列不顯示。
label：圖形上的文本標簽，可用於說明圖形的一些數據信息，比如值，名稱等。
lineStyle：帶線圖形的線的風格選項(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)
grid3D：3D笛卡爾坐標系組配置項，適用於 3D 圖形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
axis3D：3D 笛卡爾坐標系 X，Y，Z 軸配置項，適用於 3D 圖形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
visualMap：是視覺映射組件，用於進行『視覺編碼』，也就是將數據映射到視覺元素（視覺通道）
markLine&markPoint：圖形標記組件，用於標記指定的特殊數據，有標記線和標記點兩種。（Bar、Line、Kline）
tooltip：提示框組件，用於移動或點擊滑鼠時彈出數據內容
toolbox：右側實用工具箱
圖表詳細
Bar（柱狀圖/條形圖）
Bar3D（3D 柱狀圖）
Boxplot（箱形圖）
EffectScatter（帶有漣漪特效動畫的散點圖）
Funnel（漏斗圖）
Gauge（儀表盤）
Geo（地理坐標系）
GeoLines（地理坐標系線圖）
Graph（關系圖）
HeatMap（熱力圖）
Kline/Candlestick（K線圖）
Line（折線/面積圖）
Line3D（3D 折線圖）
Liquid（水球圖）
Map（地圖）
Parallel（平行坐標系）
Pie（餅圖）
Polar（極坐標系）
Radar（雷達圖）
Sankey（桑基圖）
Scatter（散點圖）
Scatter3D（3D 散點圖）
ThemeRiver（主題河流圖）
TreeMap（矩形樹圖）
WordCloud（詞雲圖）
用戶自定義
Grid 類：並行顯示多張圖
Overlap 類：結合不同類型圖表疊加畫在同張圖上
Page 類：同一網頁按順序展示多圖
Timeline 類：提供時間線輪播多張圖
統一風格
註：pyecharts v0.3.2以後，pyecharts 將不再自帶地圖 js 文件。如用戶需要用到地圖圖表，可自行安裝對應的地圖文件包。
地圖文件被分成了三個 Python 包，分別為：
全球國家地圖:
echarts-countries-pypkg
中國省級地圖:
echarts-china-provinces-pypkg
中國市級地圖:
echarts-china-cities-pypkg
直接使用python的pip安裝
但是這里大家一定要注意，安裝完地圖包以後一定要重啟jupyter notebook，不然是無法顯示地圖的。
顯示如下：
總得來說，這是一個非常強大的可視化庫，既可以集成在flask、Django開發中，也可以在做數據分析的時候單獨使用，實在是居家旅行的必備神器啊
㈢ python 製作詞雲圖需要准備啥
分詞可以使用jieba，詞雲圖繪制可以用echats或者Matplotlib
㈣ python畫詞雲圖體現哪方面的計算思維
您好，Python畫詞雲圖體現的是計算機程序的思維。詞雲圖是一種可視化技術，可以將文本數據可視化，從而更容易理解和探索。Python可以通過詞雲圖來表示文本數據，從而更好地理解和探索文本數據。
Python的詞雲圖可以幫助計算機程序員更好地理解文本螞物數據，從而更好地構建計算機程序悶罩液。詞雲圖可以幫助計算機程序員發現文本數據中的重要信息，從而更好地分析文本數據，並且可以更好地構建出更有效的計算機程序。
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㈤ python3.7生成的詞雲，顯示成功，卻沒有圖片
根據你的代碼，你生成的詞雲圖片文件名字叫做aaaaa.png，打開你存儲python文件的文件夾，在那裡面找到aaaaa.png這個圖片文件，打開就是生成的詞雲了
㈥ 用python畫一個國慶詞雲圖
使用wordcloud模塊。
㈦ 在自然語言文本處理的Python庫中,什麼根據其在文本中的出現頻率設計大小,不同
在自然語言文本處理的Python庫中，通常使用詞雲庫WordCloud來根據詞語在文本中的出現頻率設計大小。
WordCloud是一個用於生成詞雲圖的Python庫，可以將文本中的詞語轉換為詞雲圖。詞雲圖中，每個詞語的大小與其在文本中的出現頻率成正比，出現頻率越高的空做緩詞語會顯示得更大，從而更加醒目。
生成詞雲圖的基本流程是，首先將文本分詞，並統計每個詞語在文本中的出現頻率，然後使用WordCloud庫生成詞雲圖。在生成詞雲圖時，可以設置詞雲圖的大小、顏色、字體、形狀等參數，斗模從而生成不同風格的詞雲圖。
詞雲圖在文本可視化、文本分析等方面有廣泛的應用，可以用來展示文本中的胡慧重要詞語或主題，幫助人們更直觀地理解文本內容。
㈧ python詞雲圖片保存在哪
wordcloud.to_file。
將生成的詞雲保存為output1.png圖片文件，保存出到wordcloud.to_file圖雲.png文件夾中。
詞雲圖過濾掉大量的低頻低質的文本信息，使得瀏覽者只要一眼掃過文本就可領略文本的主旨。基於Python的詞雲生成類庫，很好用，而且功能強大。
㈨ Python 畫好看的雲詞圖
詞雲圖是數據分析中比較常見的一種可視化手段。詞雲圖，也叫文字雲，是對文本中出現頻率較高的 關鍵詞 予以視覺化的展現，出現越多的詞，在詞雲圖中展示越顯眼。詞雲圖過濾掉大量低頻低質的文本信息，因此只要一眼掃過文本就可 領略文章主旨 。
例如👆上面這張圖，看一眼就知道肯定是新華網的新聞。
那生成一張詞雲圖的主要步驟有哪些？這里使用 Python 來實現，主要分三步：
首先是「結巴」中文分詞 jieba 的安裝。
對於英文文本，word_cloud 可以直接對文本源生成詞雲圖。但是對中文的支持沒有那麼給力，所以需要先使用 jieba 對中文文本進行分詞，把文章變成詞語，然後再生成詞雲圖。例如：
jieba.cut 分詞：方法接受三個輸入參數，sentence 需要分詞的字元串；cut_all 用來控制是否採用全模式；HMM 用來控制是否使用 HMM 模型。
jieba.cut_for_search 分詞：方法接受兩個參數，sentence 需要分詞的字元串；是否使用 HMM 模型。該方法適合用於搜索引擎構建倒排索引的分詞，粒度比較細。
jieba.analyse.textrank 使用 TextRank 演算法從句子中提取關鍵詞。
然後安裝 wordcloud 詞雲圖庫。
如果執行上面命令後，顯示 success，那麼恭喜你，安裝成功了。
我就遇到了 Failed building wheel for wordcloud 的錯誤。於是先安裝 xcode-select, 再安裝 wordcloud 即可（無需安裝 Xcode）。
wordcloud 庫把詞雲當作一個 WordCloud 對象，wordcloud.WordCloud() 代表一個文本對應的詞雲，可以根據文本中詞語出現的頻率等參數繪制詞雲，繪制詞雲的形狀、尺寸和顏色。
1、首先導入文本數據並進行簡單的文本處理
2、分詞
3、設置遮罩
注意：
1、默認字體不支持中文，如果需要顯示中文，需要設置中文字體，否則會亂碼。
2、設置遮罩時，會自動將圖片非白色部分填充，且圖片越清晰，運行速度越快
其中 WordCloud 是雲詞圖最重要的對象，其主要參數描述如下：
效果如下圖：
上小結是將文章中所有內容進行分詞，輸出了所有詞，但很多時候，我們有進一步的需求。例如：
1、只需要前 100 個關鍵詞就夠了。
2、不需要五顏六色的詞語，應與遮罩圖片顏色一致。
100個關鍵詞，我們在分詞時使用 TextRank 演算法從句子中提取關鍵詞。
遮罩顏色可通過設置 WordCloud 的 color_func 屬性。
最終效果如下：