pyecharts.charts.wordcloud.add()一共有哪些参数？

时间: 2023-03-25 20:03:28 浏览: 249
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jupyter notebook引用from pyecharts.charts import Bar运行报错

star5星 · 资源好评率100%
pyecharts.charts.wordcloud.add()一共有以下参数： - name：词云图名称 - data_pair：词云图数据，格式为[(word1, value1), (word2, value2), ...] - word_size_range：词云图中词语的字体大小范围，格式为[min_size, max_size] - shape：词云图的形状，可选值为'circle', 'cardioid', 'diamond', 'triangle-forward', 'triangle', 'pentagon', 'star' - word_gap：词语间隔大小 - rotate_step：词语旋转角度步长 - textstyle_opts：词语样式配置，包括字体颜色、字体粗细等 - tooltip_opts：提示框配置，包括提示框的格式、字体大小等 - **kwargs：其他可选参数，如系列索引、标记点等。
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好的，以下是一个pyecharts.charts.wordcloud的例子： python from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import WordCloud words = [ ("Python", 10000), ("Java", 6181), ("C++", 4386...

import pandas as pd import jieba from collections import Counter from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import WordCloud import pandas as pd with open('jieba分词后的数据.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: lines = file.readlines() data1= pd.DataFrame({'text': lines}) data1.to_csv('zhanglang.csv', index=False) data = pd.read_csv('zhanglang.csv') corpus = [] for text in data['text']: words = jieba.cut(text) corpus.extend(words) word_counts = Counter(corpus) words = list(word_counts.keys()) counts = list(word_counts.values()) wordcloud = ( WordCloud() .add(series_name="评论词云", data_pair=[(word, count) for word, count in zip(words, counts)], word_size_range=[20, 100]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="评论词云图")) ) wordcloud.render("1_词云图pyecharts.html") 代码解释

首先，导入所需的库，包括pandas用于数据处理，jieba用于中文分词，Counter用于统计词频，pyecharts用于绘制词云图。然后，读取已经分词后的评论数据文件，并将其转化为DataFrame格式并保存为CSV文件。接下来，读取...

from pyecharts.charts import WordCloud from pyecharts import options as opts wc = ( WordCloud()# 创建词云图对象 .add(series_name='不同种类商品的销量', # 添加标题 data_pair=list(zip(product_list.index.tolist(),product_list.values.tolist())), word_size_range=[50, 200]) # 指定文字大小，注意如果字体太大可能显示不全 .set_global_opts( # 设置全局参数：标题\字号 title_opts=opts.TitleOpts(title='不同种类商品的销量', title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=23)) ) ) wc.render_notebook()

from pyecharts.charts import WordCloud from pyecharts import options as opts wc = ( WordCloud() # 创建词云图对象 .add(series_name='不同种类商品的销量', # 添加标题 data_pair=list(zip(product_list....

from pyecharts.charts import WordCloud words=list(total_data['名称'].values) num=list(total_data['名称'].value_counts()) data=[k for k in zip(words,num)] data=[(i,str(j)) for i,j in data] wordcloud=(WordCloud() .add(data_pair=data,word_size_range=[10,100]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts( title='项目名称词云图',title_textstyle_opts= opts.TextStyleOpts(font_size=23)), tooltip_opts=opts.TooltipOpts (is_show=True)) ) wordcloud.render_notebook()

from pyecharts.charts import WordCloud from pyecharts import options as opts # 处理数据 def process_data(data): words = list(data['名称'].values) num = list(data['名称'].value_counts()) data = [(i...

from pyecharts.charts import WordCloud words = [('Python', 100), ('Java', 80), ('C++', 60), ('JavaScript', 40), ('PHP', 20)] colors = {'Python': '#FF0000', 'Java': '#00FF00', 'C++': '#0000FF', 'JavaScript': '#FFFF00', 'PHP': '#FF00FF'} def get_color(word, font_size, position, orientation, font_path, random_state): return colors.get(word, '#000000') wordcloud = WordCloud() wordcloud.add("", words, word_size_range=[20, 100], shape="diamond", color_func=get_color) wordcloud.render_notebook()

不过需要注意的是，pyecharts 版本需要升级到 1.7.0 及以上，否则可能会出现 color_func 参数不支持的问题。 你可以尝试更新 pyecharts 版本，如果还有问题请提供完整的错误信息，以便更好地排查问题。

import jieba from collections import Counter from pyecharts.charts import WordCloud from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType from pyecharts.globals import SymbolType import collections fp = open('词云图.txt','r',encoding='utf-8') text = fp.read().strip().replace('\n','').replace(' ','') cut_words = list(jieba.cut(text)) stopwords = [line.strip() for line in open('/home/bit/sgdata/停用词.txt','r',encoding='utf-8').readlines()] result = [] for cut_word in cut_words: if cut_word not in stopwords: result.append(cut_word) data = collections.Counter(result) data = data.most_common(300)#词频前300 data word_cloud=( WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(width='890px',height='800px',theme=ThemeType.LIGHT)) .add( '词云图', data, word_size_range=[10,200],#字体的大小从10到200 mask_image='/home/bit/sgdata/yezi.jpg', #shape='circle', textstyle_opts=opts.TextStyleOpts( font_family='STCAIYUN.TTF'#字体样式 ) ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title='词云图', title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=23), pos_left='5%' ) ) .render('/home/bit/sgdata/wordcloud.html') )在这份代码上加一个可以保存有效词云的代码

你可以在代码最后添加以下代码来保存词云图： python word_cloud.render('有效词云图.html') 这会将词云图保存为一个名为“有效词云图.html”的文件。你可以根据需要更改文件名和路径。

from pyecharts.charts import WordCloud from pyecharts.globals import SymbolType,ThemeType from IPython.display import IFrame data4 = data[['户型']].value_counts() # 查看售卖房屋频率较高的小区 c = ( WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='600px')) .add(data['户型'], [list(z) for z in zip(data4.index.tolist(), data4.values.tolist())], word_size_range=[20, 80]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='出售房屋数量的各小区')) ) c.render('D:/爬虫/二手房/广州二手房户型数量的词云图.html') c.render_notebook() print(list(z) for z in zip(data4.index.tolist(), data4.values.tolist())) print('D:/爬虫/二手房/广州二手房户型数量的词云图.html') IFrame("D:/爬虫/二手房/广州二手房户型数量的词云图.html", width=1200, height=1200)使用此代码画词云图，为什么在页面中除了标题其他都不显示，怎么改正

.add(data['户型'], [list(z) for z in zip(data4.index.tolist(), data4.values.tolist())], word_size_range=[20, 80]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='出售房屋数量的各小区', title_...

from pyecharts.charts import WordCloud from jieba.analyse import extract_tags with open('f:luser_comment.txt',encoding='utf8') as fn: comment_data = fn.readO tags_pairs=extract_tags(comment_data, topK=50. y"'hWeight=True, allowPOS=['n','v','a') with open('f:luser_comment_tags.txt','w+') as fn: for tag, weight in tags pairs: fn.write(tag) fn.write(':') fn.write(str(weight)) fn.write('\n') wc=WordCloudO wc.add("", [list(i) for i in tags_pairs], word_size_range=[5, 400]) wc.render("f:\lwordcloud.html") 要求：写出程序中“输入、输出语句”、主要功能、核心语句?

3. 使用 pyecharts 库的 WordCloud 类创建一个词云图对象 wc。 4. 将 tags_pairs 作为词云图的数据添加到 wc 中。 5. 设置词云图的字体大小范围为 [5, 400]。 6. 将词云图渲染为 HTML 文件 "f:lwordcloud.html"。...

import jieba from openpyxl import load_workbook from pyecharts.charts import WordCloud wb= load_workbook("D:\\行业信息.xlsx") ws=wb["行业信息"] def info_analysis( ws, col): ''' 返回xlsx工作表中某一列分词后的统计结果 :param ws:工作表 :param col:工作表中的某列 ：return：分词字典，键值分别表示分词及其出现的次数 ''' col_list=[ item.value for item in ws[ col][1:]]#表示工作表 ws 第 col 列的数据,并去掉表头 col_str=",". join( col_list) #将列表合并成字符串 words= jieba.lcut( col_str) #对字符串进行分词 lcut_dict={} #用于统计分词的字典 for word in words: if Len(word) ==1: #分词长度为1时不予统计 continue else: lcut_dict[word]= lcut_dict.get(word,0)+1 require_dict= info_analysis( ws,"E") #对招聘要求进行分词统计 welfare_dict= info_analysis( ws,"F") #对企业福利进行分词统计 require_wc=(WordCloud( ) #绘制词云图存储在require. html中 .add("招聘要求",require_dict.items( )) .render("D:\\require.html") ) welfare_wc=(WordCloud( ) #绘制词云图存储在welfare. html中 .add("企业福利",welfare_dict.items( )) .render("D:\\welfare.html") ) print("词云图绘制成功") return lcut_dict 报错

在这段代码中，有两个函数调用 info_analysis() 是在函数体内部，这会导致递归调用，从而导致函数无限调用自己，最终导致栈溢出报错。您需要将这两个函数调用放到函数外部，或者将 info_analysis() 函数定义在外部。...

下列代码运行结果词云图不规范，完善一下from pyecharts.charts import Funnel from pyecharts import options as opts import pandas as pd data = pd.read_excel(r"C:\Users\xiao'lu\西安.xlsx") x_data = data['评分'].tolist() y_data = data['热度'].tolist() data = [[x_data[i], y_data[i]] for i in range(len(x_data))] funnel = ( Funnel() .add( '', data_pair=data, label_opts=opts.LabelOpts( position='inside', formatter='{b}:{d}%', ), gap=2, tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='item'), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(border_color='#fff', border_width=1) ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='评分与热度的漏斗图'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='40%') ) ) funnel.render_notebook()

from pyecharts.charts import WordCloud from pyecharts import options as opts import pandas as pd data = pd.read_excel(r"C:\Users\xiao'lu\西安.xlsx") words = list(zip(data['城市'], data['热度'])) ...

pyecharts 生成词云图时，可以通过使用 WordCloud.add 方法中的 color 参数来指定每个词语的颜色。

是的，使用 Pyecharts 生成词云图时，可以通过调用 WordCloud.add 方法并设置 color 参数来指定每个词语的颜色。color 参数可以接受一个列表，其中每个元素都是一个二元组，表示一个词语的名称和颜色。例如： ...

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wordcloud.add() 是 pyecharts 库中 WordCloud 图表的添加数据方法，它的作用是向 WordCloud 图表中添加数据。具体来说，wordcloud.add() 方法需要传入两个参数：series_name 和 data_pair。 - series_...
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爬取网站 https://nocturne-spider.baicizhan.com/2020/09/02/coco/ 所有的文字内容，利用结巴分词生成一张宽度为800px，高度为500px的词云图，生成的文件命名为“dream.html”。 【题目要求】 1. 词频统计时，过滤掉字的个数为1的字符串； 2. 利用jieba模块，对转换成的字符串进行分词； 3. 使用wordcloud模块，将分词后的结果生成词云图，字体大小范围为[30,70]，图片宽度为800，高度为500。分词只能用lcut，词云图必须用pyecharts实现

from pyecharts.charts import WordCloud from pyecharts import options as opts # 爬取网页内容 url = 'https://nocturne-spider.baicizhan.com/2020/09/02/coco/' response = requests.get(url) soup = ...

pyecharts绘制词云，形状勾边怎么设置，显示'WordCloud' object has no attribute 'reversal_axis'

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