import wordcloud, jieba c = wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc") s = "行动指南" c.generate(s) c.to_file("outfile.png")

时间: 2024-05-30 13:12:08 浏览: 136
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jieba-0_jieba安装0.4.1_jieba-0.42.1.tar_jieba-0.42.1.tar.gz_jieba-

star5星 · 资源好评率100%
这段代码是用 Python 中的 wordcloud 库生成一个中文词云图，其中： - `font_path` 指定了字体文件的路径，这里使用了微软雅黑字体； - `s` 是一个字符串，表示要生成词云的文本内容； - `c.generate(s)` 用于生成词云图，其中 `c` 是 `WordCloud` 类的一个实例对象； - `c.to_file("outfile.png")` 用于将生成的词云图保存为 PNG 格式的文件，文件名为 "outfile.png"。
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wordcloud库的常规方法及词云绘制实例

对一文本wordclound.txt进行词云绘制 import jieba import wordcloud ...w = wordcloud.WordCloud(font_path = msyh.ttc,width=1000,height=700,\ background_color=white) w.generate(txt) w.to_file(gewordclou
zip

jieba for Python.zip_jieba_python jieba

这个压缩包文件“jieba for Python.zip_jieba_python jieba”包含了一个名为“jiebaPython中文分词组件.docx”的文档，很可能是关于如何在Python项目中使用jieba库进行中文分词的详细指南。 首先，jieba库的核心...

读取wordcloud.txt文件生成词云，要求图片分辨率为1000 × 700，生成图片存放路径和名称为 ../img_step1/grwordcloud.png 。 另外，请用 font_path = font, color_func = colorfunc 设置WordCloud的字体参数与颜色参数。将图片按指定形状进行渲染，具体要求如下： 背景颜色为白色，背景图片为pkq.png，如下图所示；

font = 'msyh.ttc' # 字体文件路径 colorfunc = lambda *args, **kwargs: (0, 0, 0) # 颜色函数，这里设置为黑色 wc = WordCloud(font_path=font, width=1000, height=700, background_color='white', color_func=...

读写程序：请参考调试代码import sys import wordcloud import matplotlib.pyplot as plt import chardet 文本文件内容可以自己找一个文本文件，不要是中文的 filenamear"E: \python2021-2\2021\第8计 输入输出\chat20212-1.txt” #更改为自己要动问的文木文件的路径和名称 print (filename) f=open (filename, 'r', encoding- "utf8") txt=f. read() #content是从文木文件中谈取出来的内容转换成字符串 def generate wordcloud (txt): w = wordcloud. WordCloud( 这个位置要找一附jpg的图片，必须存在的 background_color='black', mask=plt.imread(r'E:lpython2021-2\20211第8讲 输入输出\back.jpg")，＃ 背最图所在文件路径，必须存在 height=2eee，# 所要生成词云图片的尺寸 width=2400） w.generate(txt) W.to file(r"E: \python2021-2\2021\第8计 输入输出 \wordcloud20212-3.png"）# 生成词云图片路径 generate_ wordcloud(txt)生成云图，参考背景图备选如下： 目的：1、学会pip下载第3方库；2；文件读写访问，了解文件路径 3；文本文件自己拟定，最好找一篇短文（英文）。 扩展：利用jieba分词包，完成中文词云生成图

font_path='msyh.ttc', # 指定字体文件 height=2000, width=2400) w.generate(words) w.to_file(r"E:\python2021-2\2021\第8计 输入输出\wordcloud20212-3.png") generate_wordcloud(txt) # 生成云图 ...

from wordcloud import WordCloud import numpy as np from PIL import Image import jieba mask = np.array(Image.open("ChinaMap.png")) wcd = WordCloud(background_color="white",max_words=500,height=480,width=854, max_font_size=100,font_path="msyh.ttc",mask=mask, repeat=True,colormap="Reds") # 读入文本内容 text = open("词云文本素材.txt", 'r').read() ss = " ".join(jieba.lcut(text)) wcd.generate(ss) wcd.to_file("词云图片.png")这代码报unicodedecodeerror:gbk code can't decode byte 0xa7 in position 408:illegal multibyte sequence 错误，该如何解决

这个错误提示表明在读取文本内容时，遇到了不合法的多字节序列（0xa7）。这可能是由于文本文件的编码格式与你的当前环境不匹配导致的。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题： 1. 指定正确的编码格式：在打开文本...

import jieba import wordcloud with open('new_用户标签.xlsx', 'r', encoding="utf-8") as f: temp = f.read() words = jieba.lcut(temp) words = " ".join(words) p1 = wordcloud.WordCloud( width=1000, height=1000, background_color="white", font_path="msyh.ttc" ) p1.generate(temp) p1.to_file("p1.png")

这段代码可以实现读取一个Excel文件中的内容，使用...其中，"new_用户标签.xlsx"是需要读取的Excel文件名，"msyh.ttc"是字体文件的路径，可以根据自己的需要进行修改。生成的图片保存在当前目录下的"p1.png"文件中。

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('star.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！')解释每个代码

font_path='msyh.ttc', max_words=200, stopwords=STOPWORDS, max_font_size=50, random_state=30) 6. 从文本内容中生成词云 wc.generate_from_text(text) 7. 显示词云图像 plt.imshow(wc)...

import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt txt = open("longzu.txt", "r", encoding='utf-8').read() #使用jieba分词 words = jieba.lcut(txt) #过滤掉一些无用词汇 stop_words = set(['的','了','是','在','我','你','他','她','我们','他们','她们']) words = [word for word in words if word not in stop_words] wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttc',width=800,height=600,background_color='white').generate(''.join(words)) #显示词云 plt.imshow(wordcloud,interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() #关键词出现次数 counts = {} for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word]=counts.get(word,0)+1 items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) for i in range(15): word,count = items[i] print("{0:<10}{1:>5}".format(word,count))设计思路

这段代码是一个简单的中文词云生成器。...总体来说，这段代码的实现思路比较简单，主要是使用jieba分词和WordCloud库生成词云图像。同时，它还使用了字典来统计每个词汇出现的次数，方便后续的排序和输出。

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()

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 ...

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")

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() # ...

怎么根据上面的提升修改这段代码 import jieba import wordcloud f = open("D:\pythonProject\携程数据\游记正文.xlsx", "r", encoding="utf-8").read() t = f.read() f.close() ls = jieba.lcut(t) txt = "".join(ls) w=wordcloud.WordCloud( font_path = "msyh.ttc",\ width = 1000, height =700, background_color="whithe" ) w.generate(txt) w.to_file("grwordcloud.png")

w = wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc", width=1000, height=700, background_color="white") w.generate(txt) w.to_file("grwordcloud.png") except UnicodeDecodeError: print("文件编码错误，无法...

import wordcloud c = wordcloud.WordCloud() c.generate("Python Java Python JavaScript Python Go Python Ruby Python Lua") c.save_file("outfile.png")

font_path="msyh.ttc", # 设置字体格式，中文必须设置，否则词云形状会出现乱码 contour_width=1, # 设置轮廓线宽度 contour_color='steelblue', # 设置轮廓线颜色 colormap='Pastel1' # 设置配色方案 ) # ...

优化这段代码：import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba url = "http://xc.hfut.edu.cn/1955/list{}.htm" 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"} news_list = [] for i in range(1, 6): # 爬取前5页的新闻标题 res = requests.get(url.format(i), headers=headers) soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser") news = soup.find_all("span", {"class": "news_title"}) for n in news: news_list.append(n.a.string) # 对新闻标题进行分词 words_list = [] for news in news_list: words = jieba.cut(news) for word in words: words_list.append(word) from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np # 读入背景图片 image = Image.open("C:\\xhktSoft\huahua.jpg") graph = np.array(image) # 设置停用词 stop_words = ["的", "是", "在", "了", "和", "与", "也", "还", "有", "就", "等", "中", "及", "对", "是"] # 生成词云图 wc = WordCloud(font_path="msyh.ttc", background_color='white', max_words=200, mask=graph, stopwords=stop_words, max_font_size=200, random_state=42) wc.generate_from_text(" ".join(words_list)) # 绘制词云图 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.show()

wc = WordCloud(font_path="msyh.ttc", background_color='white', max_words=200, mask=graph, stopwords=stop_words, max_font_size=200, random_state=42) wc.generate_from_text(" ".join(words_list)) plt....

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport jiebafrom wordcloud import WordCloudimport matplotlib.pyplot as plturl = 'https://www.gushiwen.org/gushi/tangshi.aspx'response = requests.get(url)html = response.textsoup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')links = soup.select('.bookMl a')poem_links = [link['href'] for link in links]poems = []for link in poem_links: poem_url = 'https://www.gushiwen.org{}'.format(link) poem_response = requests.get(poem_url) poem_html = poem_response.text poem_soup = BeautifulSoup(poem_html, 'html.parser') poem_content = poem_soup.select_one('.contson').text.strip() poems.append(poem_content)text = ''.join(poems)words = jieba.cut(text)wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttc').generate(' '.join(words))plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')plt.axis('off')plt.show()

这段代码是爬取古诗文网的唐诗，然后使用jieba分词和wordcloud制作词云图。具体地，首先使用requests库获取唐诗页面的HTML代码，然后使用BeautifulSoup库解析HTML代码，获取所有唐诗的链接。接着，遍历每一个唐诗的...

import wordcloud txt=open("文献.txt","r",encoding="utf-8") #encoding="utf-8"是 XML 文档的开头，其中包含了文档的版本信息和编码格式 #t=txt.read() txt.close() w=wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc",width=1000,height=700,max_words=5000) w.generate(txt) w.to_file("pywordcloud.png")为什么w.generate(txt)会报错

w = wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc", width=1000, height=700, max_words=5000) w.generate(text) w.to_file("pywordcloud.png") 注意，需要安装 jieba 分词库，使用 pip install jieba 命令即可...

import jieba import wordcloud from imageio import imread import cv2 stopwords=['的','了','也','但','年','月','日','在','个','是'] mask=cv2.imread('C:/Users/86147/Desktop/新建文件夹/微信图片_20230606222133.jpg', 0) ret, binary = cv2.threshold(mask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) f=open("C:\Users\86147\Desktop\新建文件夹\科技巨头进一步领涨，当下美股太像“互联网泡沫”时期了-20230606-221833.txt", "r", encoding="GB2312") t=f.read() f.close() ls=[word for word in jieba.lcut(t) if word not in stopwords] txt=" ".join(ls) wc=wordcloud.WordCloud(width=1000, height=700,\ background_color = "white", mask = binary,\ font_path = "msyh.ttc", stopwords=stopwords) wc.generate(txt) wc.to_file("mywc.png")这个代码为什么不能按照指定的图片生成词云呢？

有几个可能的原因： 1. 读取的图片路径不正确：请确保代码中的图片路径是正确的，即图片文件存在且路径正确。可以尝试使用绝对路径或者相对路径。 2. 图片格式不正确：代码中使用的是jpg格式的图片，但是有些jpg...

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

wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, font_path='msyh.ttc', background_color='white', max_font_size=100).generate_from_frequencies(words) plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.imshow(wordcloud, ...

import jieba import wordcloud import imageio mask = imageio.imread('C:/Users/Febird/Desktop/1.png') #设定一个词云背景 with open('C:/Users/Febird/Desktop/傲世.txt', encoding='utf-8') as f: t = f.read() # 打开需要制作词云图的文件 ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) # 将文章中的词组提出来 stopwords_file = open('C:/Users/Febird/Desktop/stopWord.txt', 'r', encoding='utf-8') stopwords = [(words.strip()) for words in stopwords_file.readlines()] w = wordcloud.WordCloud(width=4000, height=4000, stopwords=stopwords, font_path="msyh.ttc", colormap='hot', background_color='pink', mask=mask) # 定义一个词云 w.generate(txt) #生成词云 w.to_file(r'C:/Users/Febird/Desktop/test_3.png') #将词组变量txt导入词云对象w中并保存 添加代码 完成排名前五十个词的词云

font_path="msyh.ttc", colormap='hot', background_color='pink', mask=mask) # 统计词频 words_count = Counter(ls) # 获取词频前50的词及其频次 top50_words = words_count.most_common(50) # 将排名前50的...
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蓝桥杯Python试题解析与答案题库

资源摘要信息:"蓝桥杯Python试题题库及答案解析是面向参加蓝桥杯Python竞赛的学生和Python学习者的一套学习资料。蓝桥杯Python竞赛是一项全国性的计算机专业竞赛，旨在选拔和培养计算机科学与技术领域的优秀人才。作为Python方向的比赛，它不仅考察参赛者的基础编程能力，还包括算法、数据结构、逻辑思维以及软件开发的实际应用能力。因此，这份题库及答案解析是竞赛准备的重要资源，涵盖了各种类型的题目和详细的解题思路。" 知识点详细说明： 1. 蓝桥杯竞赛概述： - 蓝桥杯竞赛分为多个组别，Python是其中一个热门的比赛组别。 - 竞赛每年举办一次，主要面向高校学生和部分社会人士。 - 蓝桥杯竞赛以提高人才素质和促进软件产业发展为宗旨，通过举办比赛选拔优秀的计算机人才。 2. Python编程语言特性： - Python是一种解释型、面向对象、具有动态语义的高级编程语言。 - 它以简洁明了的语法和强大的库支持著称，非常适合初学者快速上手。 - Python广泛应用于数据分析、人工智能、网络爬虫、Web开发等多个领域。 3. 竞赛题目类型： - 编程题目：要求参赛者利用Python编程解决问题，可能涉及算法设计、数据结构的运用等。 - 思维题目：这类题目考查参赛者的逻辑思维能力和问题分析能力，不一定需要编写代码，但需要给出解题思路。 - 实际应用题目：模拟实际开发场景，考察参赛者如何将Python知识应用于实际问题的解决。 4. 答案解析的作用： - 答案解析为参赛者提供了正确解题的思路和方法，有助于加深理解。 - 通过解析，参赛者能够学习到高效、优雅的解题技巧和编程习惯。 - 解析还能帮助参赛者发现自己的知识盲点和思维误区，以便在未来的练习中着重改进。 5. 竞赛准备策略： - 系统学习Python基础，包括数据类型、控制结构、函数、模块等。 - 熟悉常见算法和数据结构，如排序、搜索、链表、树、图等。 - 定期进行编程练习，包括历届蓝桥杯Python赛题和类似难度的题目。 - 参与讨论和交流，与他人合作解决问题可以提高解题效率和深度。 6. 资源获取与利用： - 从可靠的渠道获取竞赛相关的学习资源，如官方发布的样题、往届题库等。 - 对资源进行分类整理，按照难易程度、知识点分布进行有序学习。 - 结合题库进行模拟测试，检验学习成果，调整学习策略。 7. 关键技术点： - 对于Python竞赛而言，理解编程语言的核心概念是基础。 - 掌握Python标准库中的常用模块，如collections、itertools、math等。 - 学会运用Python进行文件操作、数据处理、网络编程等实际操作。 8. 考试注意事项： - 理解题目的要求，明确解题的目标和限制条件。 - 注意代码的可读性和注释的书写，提高代码的维护性和可测试性。 - 遵守时间限制，合理分配时间给不同难度级别的题目。 - 在练习过程中模拟真实考试环境，调整心态，减少考试焦虑。 通过上述知识点的详细了解，参赛者可以对蓝桥杯Python试题题库及答案解析有一个全面的认识，从而在竞赛中发挥出自己的最佳水平。