def get_addressCompanyTags_img(targetImgSrc,resImgSrc,addrress): con = connect(host='localhost', user='root', password='root', database='boss', port=3306, charset='utf8mb4') cursor = con.cursor() sql = f"select companyTags from jobinfo where address = {addrress}" cursor.execute(sql) data = cursor.fetchall() text = '' for i, item in enumerate(data): tags = json.loads(item[0]) for j in tags: text += j cursor.close() con.close() # 分词 cut = jieba.cut(text) string = ' '.join(cut) print(string) # 图片 img = Image.open(targetImgSrc) # 打开遮罩图片 img_arr = np.array(img) # 将图片转化为列表 wc = WordCloud( background_color='white', mask=img_arr, font_path='STHUPO.TTF' ) wc.generate_from_text(string) # 绘制图片 fig = plt.figure(1) plt.imshow(wc) plt.axis('off') # 不显示坐标轴 # 显示生成的词语图片 # plt.show() # 输入词语图片到文件 plt.savefig(resImgSrc, dpi=500)有数据分析吗?具体是哪几行
时间: 2024-04-28 11:26:21 浏览: 16
这段代码是一个生成词云图的函数,它将从数据库中查询出符合地址要求的公司标签,将这些标签进行分词处理并生成词云图。
具体的数据分析包括:
第4行的SQL查询语句,是用来从数据库中获取符合地址要求的公司标签的。
第7-14行的代码,使用了一个for循环遍历查询得到的所有标签,并将它们拼接成一个字符串,这个字符串最终会被用于生成词云图。
第18-27行的代码,使用了Python的词云库WordCloud和PIL库对字符串进行处理和绘图,生成词云图并保存到文件中。
总体来说,这段代码主要用于数据处理和可视化,没有涉及到更深入的数据分析。
相关问题
def get_img(field,targetImgSrc,resImgSrc): con = connect(host='localhost', user='root', password='root', database='boss', port=3306, charset='utf8mb4') cursor = con.cursor() sql = f"select {field} from jobinfo" cursor.execute(sql) data = cursor.fetchall() text = '' for i,item in enumerate(data): text += item[0] cursor.close() con.close() # 分词 cut = jieba.cut(text) string = ' '.join(cut) print(string) # 图片 img = Image.open(targetImgSrc) # 打开遮罩图片 img_arr = np.array(img) # 将图片转化为列表 wc = WordCloud( background_color='white', mask=img_arr, font_path='STHUPO.TTF' ) wc.generate_from_text(string) # 绘制图片 fig = plt.figure(1) plt.imshow(wc) plt.axis('off') # 不显示坐标轴 # 显示生成的词语图片 # plt.show() # 输入词语图片到文件 plt.savefig(resImgSrc, dpi=500)解释代码
这是一个 Python 函数,用于生成词云图片,具体流程如下:
1. 连接 MySQL 数据库,查询 `jobinfo` 表中的指定字段(`field` 参数)。
2. 将查询结果拼接成一个字符串 `text`。
3. 使用 jieba 库对字符串进行中文分词,得到分词后的字符串 `string`。
4. 打开指定的遮罩图片(`targetImgSrc` 参数),将其转化为列表 `img_arr`。
5. 使用 WordCloud 库生成词云对象 `wc`,并将分词后的字符串 `string` 作为输入,生成词云。
6. 使用 Matplotlib 库绘制词云图片并保存到指定路径(`resImgSrc` 参数)。
需要注意的是,该函数依赖于 jieba、Pillow、numpy、wordcloud 和 matplotlib 等库,需要先安装这些库才能正常运行。另外,该函数的实现还涉及到 MySQL 数据库的连接和查询操作,需要根据实际情况进行配置。
def save_to_navicat(comments): connection = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='123456', database='demo', charset='utf8' ) try: with connection.cursor() as cursor: sql = "INSERT INTO `user` (`content`) VALUES (%s)" cursor.execute(sql, (comments,)) connection.commit() finally: connection.close(),comments是一个对象,我要怎么修改
如果 `comments` 是一个对象,你需要在代码中使用该对象的属性或方法来获取要插入数据库的内容。例如,如果该对象有一个 `text` 属性用于存储评论内容,你可以使用 `comments.text` 来获取评论内容并插入到数据库中。类似地,如果该对象有一个 `get_comments()` 方法用于获取评论内容,你可以使用 `comments.get_comments()` 来获取评论内容并插入到数据库中。你需要根据具体情况来修改代码。例如:
```
def save_to_navicat(comments):
connection = pymysql.connect(
host='localhost',
user='root',
password='123456',
database='demo',
charset='utf8'
)
try:
with connection.cursor() as cursor:
sql = "INSERT INTO `user` (`content`) VALUES (%s)"
cursor.execute(sql, (str(comments.text),))
connection.commit()
except Exception as e:
print(e)
finally:
connection.close()
```
在上面的代码中,我们假设 `comments` 对象有一个 `text` 属性,我们使用 `str(comments.text)` 来获取评论内容并插入到数据库中。
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