import pandas as pd from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import jieba df= pd.read_excel('海南疫情.xlsx') word_dict = dict(zip(df['地点'], df['感染人数'])) wc = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white', max_words=100, font_path='msyh.ttc') wc.generate_from_frequencies(word_dict) plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show()
时间: 2023-12-25 19:06:16 浏览: 31
这段代码是用来生成一个基于海南疫情数据的词云图。首先,它导入了 pandas 和 WordCloud 库,并读取了一个名为“海南疫情.xlsx”的 Excel 文件。然后,代码使用字典将每个地点与感染人数相对应,并创建了一个 WordCloud 对象。接下来,它使用 generate_from_frequencies() 方法来生成词云图,该方法将字典作为参数。最后,代码使用 matplotlib 库来显示词云图。需要注意的是,要使用该代码,需要确保安装了 pandas、WordCloud 和 matplotlib 库,并且确保有一个名为“海南疫情.xlsx”的 Excel 文件。
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import pandas as pd from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import jieba df= pd.read_excel('海南疫情.xlsx') word_dict = dict(zip(df['地点'], df['感染人数'])) wc = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white', max_words=100, font_path='msyh.ttc') wc.generate_from_frequencies(word_dict) plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() 解析代码的意思
这段代码的作用是生成一个基于海南疫情数据的词云图。下面是代码的具体解析:
1. 首先,代码导入了 pandas、WordCloud、matplotlib.pyplot 和 jieba 几个库,以便后面使用它们的相关功能。
2. 接着,代码使用 pandas 库中的 read_excel() 函数读取名为“海南疫情.xlsx”的 Excel 文件,并将其存储在名为 df 的 pandas 数据框中。
3. 然后,代码使用 dict() 函数和 zip() 函数将 df 数据框中的“地点”列和“感染人数”列转化为一个字典,名为 word_dict。
4. 接下来,代码创建了一个 WordCloud 对象 wc,并指定了它的相关参数,如宽度、高度、背景颜色、最大词汇数、字体路径等。
5. 然后,代码使用 wc 对象的 generate_from_frequencies() 方法,将 word_dict 字典作为参数,生成词云图。
6. 最后,代码使用 matplotlib.pyplot 库中的 imshow() 函数和 axis() 函数,对词云图进行显示和设置,最终通过 show() 函数将词云图显示出来。
解决这段代码的错误 ##chinese from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 打开文本 text = pd.read_excel("huati.xlsx", encoding="utf-8").read() # 生成对象 wc = WordCloud(font_path="msyh.ttc", width=800, height=600, mode="RGBA", background_color=None).generate(text) # 显示词云 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.show() # 保存到文件 wc.to_file("bulletchinese.png")
这段代码的错误在于以下几点:
1. `pd.read_excel()` 方法返回的是一个 DataFrame 对象,需要使用 `to_string()` 方法将其转化为字符串。
2. `WordCloud` 类中的 `background_color` 参数需要指定具体的背景颜色,不能设置为 `None`。
3. 在生成词云之前需要先对文本进行预处理,例如去除停用词、分词等。
下面是修改后的代码:
```
# 导入所需库
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import jieba
# 打开文本
text = pd.read_excel("huati.xlsx", encoding="utf-8").to_string()
# 对文本进行分词处理
text = " ".join(jieba.cut(text))
# 生成词云对象
wc = WordCloud(font_path="msyh.ttc", width=800, height=600, mode="RGBA", background_color="white").generate(text)
# 显示词云
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()
# 保存到文件
wc.to_file("bulletchinese.png")
```
需要安装 jieba 库进行中文分词,可以使用 `pip install jieba` 命令进行安装。