Python绘制词云图之可视化神器pyecharts的方法
自定义图片生成词云图的多种方法
有时候我们会根据具体的场景来结合图片展示词云,比如我分析的是美团评论,那么最好的展示方法就是利用美团的logo来做词云图的底图展示,下面我们就介绍几种常用的方法!
根据喜爱的图片生成词云轮廓
from wordcloud import WordCloud import jieba import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import PIL.Image as Image text = open(u'data.txt','r',encoding='utf-8').read() stopwords={'你','我','自己','的','因为','就','他','和','是' } # 去掉无用的词 word_cut=jieba.cut(text) word_cut_join=" ".join(word_cut) mask_img=np.array(Image.open("1.jpg")) wordcloud = WordCloud( font_path='simsun.ttc',#设置字体 max_words=1000,#词云显示的最大词数 mask=mask_img,#设置背景图片 stopwords=stopwords, background_color='white'#背景颜色 ).generate(word_cut_join) plt.imshow(wordcloud) plt.axis("off") plt.show()
更改词云字体(利用电脑自带的字体资源)
from wordcloud import WordCloud import jieba import numpy import PIL.Image as Image #1.将字符串切分 def chinese_jieba(text): wordlist_jieba=jieba.cut(text) space_wordlist=" ".join(wordlist_jieba) return space_wordlist with open("data.txt" ,encoding="utf-8")as file: text=file.read() text=chinese_jieba(text) #2.图片遮罩层 mask_pic=numpy.array(Image.open("1.jpg")) #3.将参数mask设值为:mask_pic wordcloud = WordCloud(font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",mask=mask_pic).generate(text) image=wordcloud.to_image() image.show()
程序运行成功之后它会自动弹出一张照片,这个是电脑打开的,高清图片
自定义炫酷字体和配色的词云图(一键化智能!!!!)
到此这篇关于Python绘制词云图之可视化神器pyecharts的方法的文章就介绍到这了,更多相关Python可视化神器pyecharts内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!
相关推荐
-
python的pyecharts绘制各种图表详细(附代码)
环境:pyecharts库,echarts-countries-pypkg,echarts-china-provinces-pypkg,echarts-china-cities-pypkg 数据:2018年4月16号的全国各地最高最低和天气类型的数据--2018-4-16.json(爬虫爬的) 代码:天气数据爬虫代码,图表绘制代码 代码地址:https://github.com/goodloving/pyecharts.git(py文件) 一.公共属性 1.标题栏的属性:一般在实例化(初始化)类
-
详解Python可视化神器Yellowbrick使用
机器学习中非常重要的一环就是数据的可视化分析,从源数据的可视化到结果数据的可视化都离不开可视化工具的使用,sklearn+matplotlib的组合在日常的工作中已经满足了绝对大多数的需求,今天主要介绍的是一个基于sklearn和matplotlib模块进行扩展的可视化工具Yellowbrick. Yellowbrick的官方文档在这里.Yellowbrick是由一套被称为"Visualizers"组成的可视化诊断工具组成的套餐,其由Scikit-Learn API延伸而来,对模型选择
-
地图可视化神器kepler.gl python接口的使用方法
1 简介 kepler.gl作为开源地理空间数据可视化神器,也一直处于活跃的迭代开发状态下.而在前不久,kepler.gl正式发布了其2.4.0版本,下面我们就来对其重要的新特性进行介绍: 2 kepler.gl 2.4.0重要新特性 2.1 增量时间窗口 在这次更新中,为时间序列数据的可视化新增了增量时间窗口功能,在上一个版本2.3.2中,当我们的数据集带有时间类型字段时,在添加对应的Filters之后,显示出的时间窗口是这个样子的: 而在2.4.0版本中,时间窗口如图所示: 在如下图一样从默
-
Python数据可视化 pyecharts实现各种统计图表过程详解
1.pyecharts介绍 Echarts是一款由百度公司开发的开源数据可视化JS库,pyecharts是一款使用python调用echarts生成数据可视化的类库,可实现柱状图,折线图,饼状图,地图等统计图表. 2.柱状图 适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较,用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况. 优点: 利用柱子的高度,反映数据的差异,肉眼对高度差异很敏感. 缺点: 只适用中小规模的数据集. 柱状图最基本用法 from pyechart
-
Python 可视化神器Plotly详解
文 | 潮汐 来源:Python 技术「ID: pythonall」 学习Python是做数分析的最基础的一步,数据分析离不开数据可视化.Python第三方库中我们最常用的可视化库是 pandas,matplotlib,pyecharts, 当然还有 Tableau,另外最近在学习过程中发现另一款可视化神器-Plotly,它是一款用来做数据分析和可视化的在线平台,功能非常强大, 可以在线绘制很多图形比如条形图.散点图.饼图.直方图等等.除此之外,它还支持在线编辑,以及多种语言 python.ja
-
Python绘制词云图之可视化神器pyecharts的方法
自定义图片生成词云图的多种方法 有时候我们会根据具体的场景来结合图片展示词云,比如我分析的是美团评论,那么最好的展示方法就是利用美团的logo来做词云图的底图展示,下面我们就介绍几种常用的方法! 根据喜爱的图片生成词云轮廓 from wordcloud import WordCloud import jieba import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import PIL.Image as Image text = open(u'da
-
Python绘制词云图之可视化神器pyecharts
目录 词云图 词云图系列模板 固定模式词云图 自定义文字样式 一键化词云案例 词云图 什么是词云图,相信大家肯定不会感到陌生,一本书统计里面出现的词频,然后可视化展示,让读者快速的了解这个主题纲要,这就是词云的直接效果. 词云图系列模板 固定模式词云图 修改一些参数可以修改词云的轮廓,我觉得这个是最方便的词云,一键化不需要你去找其他的底图,设置一些参数. shape词云图轮廓,有’circle’, ‘cardioid’, ‘diamond’, ‘triangleforward’, ‘triang
-
使用Python轻松实现绘制词云图项目(附详细源码)
目录 项目背景 项目实操 一.一般词云绘制 二.根据词频绘制词云 结 语 项目背景 虽然现在已经有很多现成的制作词云图的工具了,但一般存在以下几个问题: 问题一:工具太多,眼花缭乱,质量参差不齐,选择困难症: 问题二:大多词云工具或多或少有一些限制,自定义的空间有限: 问题三:有些工具甚至收费. 基于以上几个问题,觉得有必要写一篇Python绘制词云图的文章,因为实在太简单!没有任何编程基础的小白都能搞定的事,还找什么工具啊! OK,FINE.咱不废话,直接实操. 项目实操 一.一般词云绘制 制
-
Python绘制K线图之可视化神器pyecharts的使用
K线图 概念 股市及期货市bai场中的K线图的du画法包含四个zhi数据,即开盘dao价.最高价.最低价zhuan.收盘价,所有的shuk线都是围绕这四个数据展开,反映大势的状况和价格信息.如果把每日的K线图放在一张纸上,就能得到日K线图,同样也可画出周K线图.月K线图.研究金融的小伙伴肯定比较熟悉这个,那么我们看起来比较复杂的K线图,又是这样画出来的,本文我们将一起探索K线图的魅力与神奇之处吧! K线图 用处 K线图用处于股票分析,作为数据分析,以后的进入大数据肯定是一个趋势和热潮,K线图的专
-
Python pyecharts绘制词云图代码
目录 一.pyecharts绘制词云图WordCloud.add()方法简介 二.绘制词云图对应轮廓按diamond显示 三.对应完整代码如下所示 一.pyecharts绘制词云图WordCloud.add()方法简介 WordCloud.add()方法简介: add(name,attr,value, shape="circle", word_gap=20, word_size_range=None, rotate_step=45) name str 图例名称 attr list 属性
-
Python 数据可视化神器Pyecharts绘制图像练习
目录 前言: 1.Hive数据库查询sql 2.Python代码实现—柱状图 3.Python代码实现—饼状图 4.Python代码实现—箱型图 5.Python代码实现—折线图 6.Python代码实现—雷达图 7.Python代码实现—散点图 前言: Echarts 是百度开源的一款数据可视化 JS 工具,数据可视化类型十分丰富,但是得通过导入 js 库在 Java Web 项目上运行. 作为工作中常用 Python 的选手,不能不知道这款数据可视化插件的强大.那么,能否在 Python 中
-
Python绘制地理图表可视化神器pyecharts
目录 地图 地图模板系列 中国地图 省份数据地图(重庆地图) 中国城市地图数据地图(分段型) 世界地图 中国地图带城市(详细) 中国连续数据地图 复杂地图观赏 地图 这期文章我们一起来看看地图是如何绘制的,如何在地图里面添加数据进行多维度的展示,下面我们一起来感受一下地图的魅力吧! “地图就是依据一定的数学法则,使用制图语言,通过制图综合,在一定的载体上,表达地球(或其他天体)上各种事物的空间分布.联系及时间中的发展变化状态的图形. 地图的特征包括:由于特殊的数学法则而产生的可量测性:由于使用符
-
Python绘制折线图可视化神器pyecharts案例
目录 前言 折线图模板系列 自定义标签数据折线图 一天用电量折线图(特定场景) 断点折线图(根据场景进行配置) 双折线图显示最低最高数据标签(不显示其他数据标签) 双折线图显示平均刻度数据标签(数据可显示) 断点折线图(显示数据项) 面积折线图(不紧贴) 3D旋转弹簧图 前言 相信有很多的小伙伴看了如此多个案例之后肯定有所发现,每一个案例都对应着每一个配置,如果是官方配置文档,说实话看起来真的很难,这样通过案例实现来解决各种参数的配置,我觉得有一定的参考价值和学习意义,正所谓“磨刀不误砍工”,如
-
Python可视化神器pyecharts绘制柱状图
目录 主题介绍 图表参数 主题详解 柱状图模板系列 海量数据柱状图动画展示 收入支出柱状图(适用于记账) 三维数据叠加 柱状图与折线图多维展示(同屏展示) 单列多维数据展示 3D柱状图 主题介绍 pyecharts里面有很多的主题可以供我们选择,我们可以根据自己的需要完成主题的配置,这样就告别了软件的限制,可以随意的发挥自己的艺术细胞了. 图表参数 ''' def add_yaxis( # 系列名称,用于 tooltip 的显示,legend 的图例筛选. series_name: str, #
-
Python可视化神器pyecharts绘制漏斗图
目录 漏斗图 漏斗图系列模板 尖顶型漏斗图 锥子型漏斗 三角形漏斗 连接型漏斗 漏斗图 漏斗图是由Light等在1984年提出,一般以单个研究的效应量为横坐标,样本含量为纵坐标做的散点图.效应量可以为RR.OR和死亡比或者其对数值等.理论上讲,被纳入Meta分析的各独立研究效应的点估计,在平面坐标系中的集合应为一个倒置的漏斗形,因此称为漏斗图. 样本量小,研究精度低,分布在漏斗图的底部,向周围分散: 样本量大,研究精度高,分布在漏斗图的顶部,向中间集中. 漏斗图法的优点是: 简单易行,只需要被纳
随机推荐
- javascript YUI 读码日记之 YAHOO.util.Dom - Part.4
- LABjs、RequireJS、SeaJS的区别
- perl 简明教程 perl教程集合
- 详解表单验证正则表达式实例(推荐)
- 使用AngularJS创建单页应用的编程指引
- javascript 添加和移除函数的通用方法
- WCF配置心得
- iOS实现MJRefresh下拉刷新(上拉加载)使用详解
- java自定义线程模型处理方法分享
- 基于JQuery的密码强度验证代码
- php+mysqli使用面向对象方式更新数据库实例
- Python使用plotly绘制数据图表的方法
- JDBC连接MySQL出现的问题
- php使用PDO方法详解
- python subprocess 杀掉全部派生的子进程方法
- Android AlertDialog对话框详解及实例
- Eclipse常用快捷键大全
- 分享一个轻量级图片加载类 ImageLoader
- 华为路由器与Cisco路由器路由协议优先级比较
- Nginx下升级https的方法步骤