background-image去重

如果想要去除 background-image 的重复，可以使用 background 属性的简写形式，将多个背景图片合并成一个。例如：

background: url("image1.jpg") no-repeat center center, url("image2.jpg") no-repeat center center;

这样就可以将两个背景图片合并成一个，并且不会出现重复。如果需要去除已经存在的重复的 background-image，可以使用 JavaScript 或者 jQuery 来实现。具体方法可以根据具体情况进行编写。

相关问题

将常见人名进行去重后生成词云，并列出词频最高的10-20个词，并形成词云（可以有不同的形状）python代码

好的，我可以为您提供这个问题的解决方案。首先，为了生成词云，我们需要使用 `wordcloud` 库，可以通过 `pip install wordcloud` 命令来安装。然后，我们需要使用以下步骤来实现：

1. 读取人名数据，并进行去重处理。
2. 统计每个人名的出现次数。
3. 取出词频最高的10-20个人名。
4. 生成词云并保存。

下面是这个问题的代码实现：

import pandas as pd
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image

# 读取人名数据
data = pd.read_csv('names.csv', header=None)
names = data[0].tolist()

# 去重处理
unique_names = list(set(names))

# 统计每个人名的出现次数
name_counts = dict(Counter(names))

# 取出词频最高的10-20个人名
top_names = sorted(name_counts, key=name_counts.get, reverse=True)[:20]

# 构建词云
mask = np.array(Image.open('cloud.png'))
wc = WordCloud(background_color="white", max_words=2000, mask=mask, contour_width=3, contour_color='steelblue')

wc.generate_from_frequencies(name_counts)
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()

# 保存词云
wc.to_file("names_wordcloud.png")

上述代码中，我们假设人名数据保存在 `names.csv` 文件中，每个人名占据一行。我们还使用了一个云形状图片 `cloud.png`，用来制作具有形状的词云。如果您没有云形状图片，可以直接去掉这个参数。最后，生成的词云会保存在 `names_wordcloud.png` 文件中。

请注意，上述代码中的生成词云的过程可能会比较耗时，具体时间取决于数据量的大小和计算机的性能。

python代码 设计一个程序,读出“三国演义.txt”文件中的三国演义全文,将常见人名进行去重后生成词云,并列出词频最高的10-20个词,并形成词云比如人物头像，三国地图

首先，需要安装一些必要的Python库：jieba、wordcloud和matplotlib。

pip install jieba wordcloud matplotlib

然后，可以按以下步骤进行程序设计：

1. 读取“三国演义.txt”文件中的全文内容。
2. 使用jieba分词对全文进行分词。
3. 对分词结果中的人名进行去重。
4. 统计每个人名出现的次数，并按照次数从高到低排序，取前10-20个。
5. 将结果生成词云并展示。

下面是完整的代码实现：

import jieba
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np

# 读取文件内容
with open("三国演义.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    text = f.read()

# 分词
words = jieba.cut(text)

# 去重
names = set()
with open("names.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    for name in f:
        name = name.strip()
        if name:
            names.add(name)
name_count = Counter()
for word in words:
    if word in names:
        name_count[word] += 1

# 排序取前10-20个
top_n = 20
name_count = name_count.most_common(top_n)

# 生成词云
mask = np.array(Image.open("map.png"))
wc = WordCloud(font_path="msyh.ttc", background_color="white", mask=mask)
wc.generate_from_frequencies(dict(name_count))
image_colors = ImageColorGenerator(mask)
plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()

其中，names.txt文件是一个包含常见人名的文本文件，每行一个人名。

map.png是一张三国地图的图片，用来生成词云形状。

运行程序后，会生成一个展示词云的窗口，同时在命令行输出词频最高的10-20个人名及其出现次数。