python爬虫舆情分析词云

要生成python爬虫舆情分析的词云，可以使用Python库中的wordcloud模块。首先，需要使用爬虫爬取知乎回答，并进行舆情分析的数据。然后，对回答进行分词处理，使用停用词和自定义分词方法进行文本预处理。接下来，统计词频并生成词云图。使用WordCloud类来生成词云，并设置字体、背景颜色、最大词数、图片宽度和高度等参数。最后，将词云保存为图片文件，并展示出来。 [2 [3<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python爬取知乎回答并进行舆情分析：舆情分析部分](https://blog.csdn.net/qq_43080609/article/details/119954042)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

python爬虫微博评论词云

以下是Python爬虫微博评论词云的实现步骤：

1. 导入所需库

import requests
import json
import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

2. 获取微博评论数据

# 构造请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
# 构造请求参数
params = {
    'id': '4479245842837327',  # 微博ID
    'page': '1'  # 评论页数
}
# 发送请求
response = requests.get('https://m.weibo.cn/comments/hotflow', headers=headers, params=params)
# 解析响应数据
data = json.loads(response.text)
comments = data['data']['data']

3. 对评论进行分词

# 定义分词函数
def cut_words(text):
    words = jieba.cut(text)
    return ' '.join(words)

# 对评论进行分词
comment_text = ''
for comment in comments:
    comment_text += comment['text']
comment_words = cut_words(comment_text)

4. 生成词云

# 生成词云
wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', width=800, height=600).generate(comment_words)
# 显示词云
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

python爬虫微博舆情分析

Python爬虫微博舆情分析是一种利用Python编写的程序，通过爬取微博上的相关数据，进行数据分析和可视化，以了解公众对某一事件或话题的态度和情感倾向。这种分析可以帮助企业或政府了解公众对其产品或政策的反应，也可以帮助个人了解某一事件的舆情走向。在这个过程中，需要使用到Python的爬虫技术来获取微博数据，以及数据分析和可视化的相关库和工具，如snownlp、pandas、matplotlib等。