python天气词云图

您可以使用Python中的wordcloud库和jieba库来制作天气词云图。首先，您需要获取天气数据并提取出关键词，然后使用wordcloud库生成词云图。

以下是一个简单的示例代码：

import requests
import jieba
from wordcloud import WordCloud

# 获取天气数据
url = 'http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city=北京'
response = requests.get(url)
data = response.json()
weather = data['data']['forecast'][0]['type']

# 提取关键词
words = jieba.cut(weather)

# 生成词云图
wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttc', background_color='white').generate(' '.join(words))
wordcloud.to_file('weather.png')

这段代码会生成一个名为weather.png的词云图，其中包含了天气数据中的关键词。

相关问题

Python语言代码书写： 爬取网站推荐的前十个旅游热门城市，做个词云图。然后转盘选取其中一个，弹出天气，路线和美食选项。点开天气，爬取实时的天气，点开路线能给出高铁飞机路线和费用，美食就弹出一段介绍和图片

好的，下面是一个使用Python实现你需求的示例代码。这个代码分为几个部分：爬取旅游热门城市、制作词云图、转盘选取城市、弹出天气、路线和美食选项。

首先，你需要安装一些Python库：

pip install requests beautifulsoup4 wordcloud pandas numpy matplotlib

然后，编写代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from wordcloud import WordCloud
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random

# 爬取旅游热门城市
def get_top_cities(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    cities = [city.get_text() for city in soup.select('.city-name')]
    return cities[:10]

# 制作词云图
def create_wordcloud(cities):
    text = ' '.join(cities)
    wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate(text)
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.show()

# 转盘选取城市
def spin_wheel(cities):
    return random.choice(cities)

# 获取天气信息
def get_weather(city):
    url = f'https://www.weather.com/{city}'
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    weather = soup.select('.CurrentConditions--tempValue--3KcTQ')[0].get_text()
    return weather

# 获取路线信息
def get_routes(city):
    url = f'https://www.routes.com/{city}'
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    routes = soup.select('.route-info')
    return routes

# 获取美食信息
def get_food(city):
    url = f'https://www.food.com/{city}'
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    food_info = soup.select('.food-info')
    return food_info

# 主函数
def main():
    url = 'https://www.travel.com/top-cities'
    cities = get_top_cities(url)
    create_wordcloud(cities)
    selected_city = spin_wheel(cities)
    
    print(f'选中的城市是：{selected_city}')
    
    weather = get_weather(selected_city)
    print(f'天气：{weather}')
    
    routes = get_routes(selected_city)
    print(f'路线：{routes}')
    
    food_info = get_food(selected_city)
    print(f'美食：{food_info}')

if __name__ == '__main__':
    main()

### 代码说明：
1. **爬取旅游热门城市**：使用`requests`和`BeautifulSoup`库从指定的URL爬取前十个旅游热门城市。
2. **制作词云图**：使用`wordcloud`库生成词云图。
3. **转盘选取城市**：使用`random`库随机选取一个城市。
4. **获取天气信息**：爬取指定城市的天气信息。
5. **获取路线信息**：爬取指定城市的路线信息。
6. **获取美食信息**：爬取指定城市的美食信息。

请注意，具体的URL和选择器需要根据实际网站的结构进行调整。

（2）利用jieba库进行中文词频统计，强调字典、列表的应用； （3）结合词频统计结果利用wordcloud库进行词云图的可视化；

好的，下面我来介绍一下如何利用jieba库进行中文词频统计，并结合词频统计结果利用wordcloud库进行词云图的可视化。

首先，我们需要安装jieba和wordcloud库，可以使用以下命令进行安装：

pip install jieba
pip install wordcloud

接下来，我们先来看一下如何使用jieba库进行中文分词和词频统计。

import jieba

# 加载自定义词典
jieba.load_userdict('user_dict.txt')

# 待统计文本
text = '今天天气真好，适合出去玩'

# 利用jieba库进行分词
seg_list = jieba.cut(text)

# 遍历分词结果并统计词频
word_freq = {}
for word in seg_list:
    if len(word) > 1:
        word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1

# 输出词频结果
for word, freq in word_freq.items():
    print(word, freq)

上述代码中，我们首先使用`jieba.load_userdict()`方法加载自定义词典（可以是一个txt文件），然后利用`jieba.cut()`方法对待统计的文本进行分词，得到分词结果。接着，我们遍历分词结果，并使用字典记录每个词出现的次数，最后输出词频统计结果。

接下来，我们可以使用wordcloud库将词频统计结果可视化为词云图。

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 构建词云对象
wc = WordCloud(background_color='white', width=800, height=600)

# 使用词频统计结果生成词云图
wc.generate_from_frequencies(word_freq)

# 显示词云图
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()

上述代码中，我们首先构建了一个词云对象，并指定了词云图的背景颜色、宽度和高度。然后，我们调用`wc.generate_from_frequencies()`方法，将词频统计结果传入，生成词云图。最后，使用`plt.imshow()`方法显示词云图，并调用`plt.axis('off')`方法隐藏坐标轴，最后使用`plt.show()`方法显示词云图。

以上就是利用jieba库进行中文词频统计，并结合wordcloud库进行词云图可视化的方法。需要注意的是，在实际应用中，我们需要针对不同的文本进行适当的参数调整，以得到更好的词云效果。