html唐诗欣赏代码插入图片
时间: 2023-11-15 13:03:32 浏览: 53
要在HTML中插入图片,可以使用<img>标签来实现。下面是一个示例代码:
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>唐诗欣赏</title>
</head>
<body>
<h1>唐诗欣赏</h1>
<p>以下是一首著名的唐诗:</p>
<blockquote>
<p>白日依山尽,黄河入海流。<br>
欲穷千里目,更上一层楼。</p>
</blockquote>
<h2>图片插入</h2>
<img src="path/to/image.jpg" alt="唐诗插图">
</body>
</html>
```
在上述示例代码中,首先我们使用`<img>`标签创建一个图片元素。其中,`src`属性指定了图片的路径,你需要将它替换为你自己的图片路径。`alt`属性指定了图片的替代文本,即在图片无法显示时会显示该文本。
在你的实际代码中,你需要将图片路径替换为你想要插入的图片路径。确保图片路径是正确的,可以是本地计算机上的文件路径,或者是网络上的图片链接。
相关问题
数据挖掘 全唐诗分析 代码
由于全唐诗分析是一个庞大的课题,所需要的代码也比较多,这里只能给您提供一些代码示例。以下是一些可能用到的Python代码:
1. 文本预处理代码示例:
```python
import re
import jieba
# 定义正则表达式,用于去除标点符号和数字
pattern = re.compile('[^\u4e00-\u9fa5]|\d')
# 加载停用词表
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
stopwords = f.read().split()
def clean_text(text):
# 去除标点符号和数字
text = re.sub(pattern, '', text)
# 分词
words = jieba.cut(text)
# 去除停用词
words = [word for word in words if word not in stopwords]
return words
```
2. TF-IDF算法代码示例:
```python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 定义文本列表
corpus = ['唐诗1', '唐诗2', '唐诗3', ...]
# 初始化TF-IDF向量化器
vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=clean_text)
# 计算TF-IDF权重
tfidf = vectorizer.fit_transform(corpus)
# 获取关键词
keywords = vectorizer.get_feature_names()
```
3. LDA模型代码示例:
```python
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
# 初始化LDA模型
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=5)
# 训练模型
lda.fit(tfidf)
# 获取主题-词分布矩阵
topic_word_matrix = lda.components_
# 获取文档-主题分布矩阵
doc_topic_matrix = lda.transform(tfidf)
```
4. 可视化代码示例:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
# 生成词云图
wordcloud = WordCloud().generate(' '.join(keywords))
# 绘制词云图
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
```
以上只是一些代码示例,具体的实现过程和代码需要根据具体问题而定。总之,利用Python进行全唐诗分析可以帮助我们更深入地了解唐诗的特点和内涵。
python唐诗分析综合代码
以下是一个简单的 Python 代码,用于综合分析唐诗:
```python
import jieba
from collections import Counter
from urllib.request import urlopen
# 获取唐诗数据
url = 'https://raw.githubusercontent.com/WenRichard/Python-Course/main/data/tangshi.txt'
data = urlopen(url).read().decode()
# 分词
words = jieba.cut(data)
# 统计词频
counter = Counter(words)
# 输出前十个高频词
for word, count in counter.most_common(10):
print('{}: {}'.format(word, count))
```
这个代码首先使用 `urlopen` 函数从 GitHub 上获取唐诗数据,然后使用 `jieba` 库对数据进行分词,再使用 `Counter` 类统计词频,最后输出前十个高频词。需要注意的是,为了使用 `jieba` 库,需要先安装该库。