『壹』 如何生成關鍵詞雲圖
可以利用一個在線的製作工具,地址是 http://www.tagxedo.com/app.html.打開這個網站以後,如果你的瀏覽器沒有 Sliverlight 它會提示你安裝,那麼就安裝一下.默認就可以看到一個詞雲圖,Tagxedo 就是做這個的.Color,Theme 都是可以選擇和調整的.但是最重要的是 Shape 形狀,你可以選擇裡面自帶的字體,地圖,蘋果或者飛機等等,也可以點擊下方的 Add Image 把自己需要的圖片放上去編輯.默認的效果就已經出來了,但是裡面的文字哪裡來?點擊 Load 裡面有兩個選擇,一個是輸入一個鏈接,它會自動載入該地址中的網頁然後自動做分類統計;第二個是可以自己輸入拷貝一段文字,它根據輸入的文字做分類統計.最後點擊不需要的關鍵字就可以了.
『貳』 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:
『叄』 用python畫一個國慶詞雲圖
使用wordcloud模塊。
『肆』 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。