from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS

时间: 2023-08-18 21:08:09 浏览: 163
RAR

StopWords

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这是一个Python模块中的代码行，用于导入wordcloud库中的WordCloud和STOPWORDS类。它们是一种用于生成词云图的工具，用于可视化文本数据中出现频率较高的单词。其中，STOPWORDS类是一组通用的停用词，即在词云中不希望显示的单词，例如"a", "an", "the", "and"等。而WordCloud类则是用于生成词云图的主要工具，它可以根据给定的文本数据生成一个词云图，其中单词的大小和颜色取决于它们在文本中出现的频率，出现频率越高的单词在词云中就会显示得越大。这种工具通常用于文本分析、社交媒体分析等领域中的可视化分析。希望这能帮到你！
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如果你是一个searcher，那么你一定需要stopword；如果你不是，那么快点学习一下吧！搜索可是一项很有趣的技术啊
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stopwords，停用词

Python爬虫常用stopwords，用于整合爬取的数据工具 停用词

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS 怎么下载词云库

你可以使用以下命令来安装 wordcloud 库： pip install wordcloud 如果你需要下载 STOPWORDS，可以在 Python 中输入以下代码： ...from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS 希望这能帮助到你。

from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS,ImageColorGenerator ModuleNotFoundError: No module named 'wordcloud'

这个错误信息表明你在尝试运行包含 from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator 的Python代码时，Python解释器报告无法找到名为 wordcloud 的模块。这通常意味着 wordcloud 模块没有被...

from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS,ImageColorGenerator这串代码是什么意思

- from wordcloud import STOPWORDS: 从wordcloud库中导入STOPWORDS常量，用于过滤一些常见词语，如"a", "an", "the"等。 - from wordcloud import ImageColorGenerator: 从wordcloud库中导入...

import os import json import nltk from nltk import word_tokenize from nltk.probability import FreqDist from matplotlib import pyplot as plt from wordcloud import WordCloud nltk.download('punkt') nltk.download("stopwords") from nltk.corpus import stopwords import jieba from tqdm import tqdm import zipfile

from nltk.corpus import stopwords import jieba 4. 使用jieba进行中文分词： python text = "这是一段中文文本" seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False) tokenized_text = " ".join(seg_list) 5...

ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[122], line 25 23 from io import BytesIO 24 from PIL import Image ---> 25 from textblob import TextBlob 26 from collections import Counter 27 from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS ModuleNotFoundError: No module named 'textblob'

这个错误提示表明您的Python环境中没有安装TextBlob模块。您需要先安装TextBlob模块，可以...import sys sys.path.append('/path/to/textblob') 其中“/path/to/textblob”应该替换为您安装TextBlob模块的路径。

import jieba import numpy from PIL import Image from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS import matplotlib.pyplot as plt with open("comments.txt","r",encoding="utf-8") as f: comments = f.read() words = jieba.cut(comments) stopwords = set(STOPWORDS) stopwords.add('腾讯') stopwords.add('游戏') filtered_words = [] for word in words: if word not in stopwords: filtered_words.append(word) cloud = WordCloud( font_path="C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", background_color="white", mask= ).generate() cloud.to_file("词云.png") print("词云绘制成功")这个代码缺什么

这个代码缺少一个参数，即 WordCloud 类的 mask 参数，用于指定词云的形状。你需要指定一个 PIL Image 对象作为 mask，例如： python mask = np.array(Image.open("mask.png")) cloud = WordCloud( font_path=...

import jieba import numpy import numpy as np from PIL import Image from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS import matplotlib.pyplot as plt with open("comments.txt","r",encoding="utf-8") as f: comments = f.read() words = jieba.cut(comments) stopwords = set(STOPWORDS) stopwords.add('腾讯') stopwords.add('游戏') filtered_words = [] for word in words: if word not in stopwords: filtered_words.append(word) mask = np.array(Image.open("mask.png")) cloud = WordCloud( font_path="C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", background_color="white", mask=mask ).generate(" ".join(filtered_words)) cloud.to_file("词云.png") print("词云绘制成功")这个代码怎么运行错误

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS import matplotlib.pyplot as plt with open("comments.txt","r",encoding="utf-8") as f: comments = f.read() words = jieba.cut(comments) stopwords = set...

from wordcloud import WordCloud import jieba import matplotlib.pyplot as plt 配置基础文件路径信息： filename = "../task/ershoufang_jinan_utf8_clean.csv" backpicture = "../task/rose.jpg" savepicture = "济南二手房数据词云.png" fontpath = "../task/simhei.ttf" stopwords = ["null","暂无","数据","上传","照片","房本"] 步骤二：分词 通过jieba完成分词，并剔除掉不需要的停用词。 参照下面的提示补全缺失的代码： # 参照下面的提示补全缺失的代码： # 读入数据文件 # 读取背景图片 # 调用jieba进行分词，将分词结果存放在ershoufang_words中 # 从ershoufang_words列表中筛选出不在stopwords列表中的单词，并将这些单词存储在一个新列表中

最后，使用列表推导式从ershoufang_words中筛选出不在stopwords列表中的单词，将这些单词存储在filtered_words列表中。 请确保已经正确导入所需的库（如pandas、matplotlib.pyplot、jieba）并正确设置...

import pickle from os import path import jieba import jieba.analyse import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS,ImageColorGenerator import sys sys.path.append('C:\\Users\\李肖\\PycharmProjects\\pythonProject\\text.txt') with open('C:\\Users\\李肖\\PycharmProjects\\pythonProject\\text.txt','r',encoding='utf-8')as fin: text=fin.read() background_Image=plt.imread('main.jpg') print('加载图片成功!') '''设置词云样式''' wc = WordCloud(background_color="black", mask=background_Image, font_path='msyh.ttc', max_words=200, stopwords=STOPWORDS, max_font_size=50, random_state=30) wc.generate_from_text(text) print('开始加载文本') plt.imshow(wc) plt.axis('off') plt.show() d=path.dirname(__file__) wc.to_file(path.join(d,"h11.jpg")) print('生成词云成功！')不能运行

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator import sys sys.path.append('C:\\Users\\李肖\\PycharmProjects\\pythonProject') with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as fin: ...

mport jieba import wordcloud import numpy as np from PIL import Image star_mask=np.array(Image.open("star.png")) f=open("text.txt","r",encoding="utf-8") t=f.read() f.close() ls=jieba.lcut(t) txt="".join(ls) w=wordcloud.WordCloud(width=1000,height=700, backgroud_color="white", font_path="simhei.ttf", stopwords =wordcloud.STOPWORDS.add("发展"), mask = star_mask) w.generate(txt) w.to_file("out2.png")错哪了

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS import numpy as np from PIL import Image # 加载图片和文本数据 star_mask = np.array(Image.open("star.png")) f = open("text.txt", "r", encoding="utf-8") t = f...

import pandas as pd import numpy as np import re import jieba from collections import Counter from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt# 读取数据 # df = df[['text', 'label']] # df = df.dropna()# 分组 # groups = df.groupby('label')# 加载停用词 stop_words = set() with open('C:/Users/Administrator/Desktop/停用词/stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): stop_words.add(line.strip())# 定义函数，用于去除停用词和提取关键词 def extract_keywords(text): words = [word for word in jieba.cut(text) if word not in stop_words] return Counter(words).most_common(10)# 提取关键词 keywords = {} for name, group in groups: keywords[name] = [] for text in group['text']: keywords[name].extend(extract_keywords(text)) keywords[name] = dict(keywords[name])# 绘制词云 for name, words in keywords.items(): wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, font_path='msyh.ttc').generate_from_frequencies(words) plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.title(name) plt.show() 代码对吗

from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') df = df[['text', 'label']] df = df.dropna() # 分组 groups = df.groupby('label') # 加载停用词 ...

聚类分析的结果怎么看？import pandas as pd import jieba from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.cluster import KMeans from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 读取中文文本数据 df = pd.read_csv('/Users/dashan/postgraduate/研一下/4_LIU_positive_compute/期末/期末作业-文本分析/期末作业-操作.csv', encoding='gbk') # 设置停用词 stopwords = set() content = [line.strip() for line in open('/Users/dashan/postgraduate/研一下/4_LIU_positive_compute/期末/期末作业-文本分析/hit_stopwords.txt','r',encoding='utf-8').readlines()] # print(content) stopwords.update(content) jieba.load_userdict(stopwords) # 对文本数据进行分词 df['content_cut'] = df['微博正文'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x))) # print(df['content_cut']) # 构建TF-IDF矩阵 tfidf = TfidfVectorizer() tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(df['content_cut']) print(tfidf_matrix) # 聚类分析 n_cluster = 3 kmeans = KMeans(n_clusters=n_cluster, random_state=0) kmeans.fit(tfidf_matrix) # 将聚类结果添加到原始数据中 df['cluster'] = kmeans.labels_

wordcloud = WordCloud(background_color='white', width=800, height=600).generate(text) plt.imshow(wordcloud) plt.axis('off') plt.show() 这样可以生成 n_cluster 张词云图，每张词云图代表一个簇。...

# 导入相应的库 import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import colors from PIL import Image import numpy as np # 导入文本数据进行简单的文本处理，去掉换行符，半角和全角空格 text=open("D:\新建文本文档.txt",encoding='gbk').read() text=text.replace('\n',"").replace("\u3000","").replace("\u0020","") # 按特定词分词 #jieba.load_userdict("D:\baidu_stopwords.txt") # 分词，返回结果为词的列表 text_cut=jieba.cut(text) # 将分好的词用某个符号分割开连成字符串 text_cut=" ".join(text_cut) # 导入停词,用于去掉文本中类似于'啊'、'你'，'我'之类的词 stop_words=open("D:\aidu_stopwords.txt",encoding="utf8").read().split("\n") #导入背景图，注意背景图除了目标形状外，其余地方都应是空白的 background_image=np.array(Image.open("D:\beijing_wps.png")) #设置词云中字体颜色可选择的范围 color_list=["#C2D26F","#C848A3"] colormap=colors.ListedColormap(color_list) # 使用WordCloud生成词云 word_cloud=WordCloud(font_path="simsun.ttc", # 设置词云字体 background_color="white",width=1000,height=880, # 词云图的背景颜色、高度和宽度 mask=background_image, # 指定词云的形状 colormap=colormap, stopwords=stop_words) # 去掉的停词 word_cloud.generate(text_cut) # 运用matplotlib展现结果 plt.subplots(figsize=(10,8)) plt.imshow(word_cloud) plt.axis("off") plt.show()

这段代码是使用Python中的jieba、wordcloud、matplotlib和PIL库来生成词云图的示例代码。它包括以下步骤： 1. 导入所需的库。 2. 读取文本数据，并进行简单的文本处理，去除换行符和空格。 3. 使用jieba库对文本...

from wordcloud import WordCloud #设置停用词 stopwords = set() content = [line.strip() for line in open('/Users/dashan/postgraduate/研一下/4_LIU_positive_compute/期末/期末作业-文本分析/hit_stopwords.txt','r',encoding='utf-8').readlines()] # print(content) stopwords.update(content) jieba.load_userdict(stopwords) import matplotlib.pyplot as plt def frequencies_dict(cluster_index): if cluster_index > true_k - 1: return term_frequencies = km.cluster_centers_[cluster_index] sorted_terms = centroids[cluster_index] frequencies = {train_unique[i]: term_frequencies[i] for i in sorted_terms} return frequencies def makeImage(frequencies): wc = WordCloud(background_color="white", max_words=50,stopwords=stopwords) # generate word cloud wc.generate_from_frequencies(frequencies) # show plt.imshow(wc, interpolation="bilinear") plt.axis("off") plt.show() for i in range('true_k'): freq = frequencies_dict(i) makeImage(freq) print()

看起来您的代码中存在一个问题。在 for 循环中，您使用了字符串 'true_k' 作为循环的结束条件，但是 'true_k' 是一个字符串，而不是一个整数，因此会引发 TypeError 错误。 我猜测您的意思是要使用变量 ...
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