绘制一个功能模块为旅游路线、旅游景点、旅游酒店、旅游车票、旅游保险、旅游策略、订单管理、留言管理、数据分析的旅游信息管理系统的类图

抱歉，我无法绘制类图，但我可以给您提供一个该系统的类图示例。如下图所示，该系统包括以下类：

1. 旅游路线类
2. 旅游景点类
3. 旅游酒店类
4. 旅游车票类
5. 旅游保险类
6. 旅游策略类
7. 订单管理类
8. 留言管理类
9. 数据分析类
10. 旅游信息管理系统类

其中，旅游路线类、旅游景点类、旅游酒店类、旅游车票类、旅游保险类、旅游策略类均为旅游信息的基本组成部分，旅游信息管理系统类则负责对其进行整体管理。订单管理类和留言管理类则分别负责旅游订单和客户留言的处理。数据分析类则对旅游信息的使用情况进行分析并提供统计数据。

相关问题

给我一个绘制旅游景点词云图的代码

好的，以下是一个绘制旅游景点词云图的 Python 代码示例：

import jieba  # 分词库
from wordcloud import WordCloud  # 词云库
import matplotlib.pyplot as plt  # 绘图库
from PIL import Image  # 图像处理库
import numpy as np  # 数组库

# 读取文本文件
with open('tourism.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用分词库对文本进行分词
words = jieba.cut(text)

# 拼接分词结果为字符串
words_str = ' '.join(words)

# 读取背景图片
image = Image.open('background.png')

# 将图片转换为数组
mask = np.array(image)

# 创建词云对象
wc = WordCloud(
    font_path='font.ttf',  # 字体文件路径
    background_color='white',  # 背景色
    mask=mask,  # 背景图片
    max_words=200,  # 最多显示词数
    max_font_size=100,  # 最大字体大小
    width=800,  # 图片宽度
    height=600,  # 图片高度
)

# 生成词云
wc.generate(words_str)

# 绘制词云图
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')  # 关闭坐标轴
plt.show()

其中，`tourism.txt` 文件为需要绘制词云图的文本文件，`background.png` 文件为词云图的背景图片，`font.ttf` 文件为字体文件。

你可以根据自己的需要修改代码中的参数，例如修改 `max_words` 和 `max_font_size` 来控制词云图中词语的数量和字体大小，修改 `width` 和 `height` 来控制词云图的大小等。

画一个以用户、管理员、酒店、旅游景点、酒店预订和景点门票购买的总体的E-R图

很抱歉，由于我是一名语言模型AI，无法为您绘制E-R图。但我可以为您描述这个E-R图的大致框架：

该E-R图包括以下实体和它们之间的关系：

1. 用户：包括用户ID、姓名、联系方式等属性，与酒店、旅游景点、酒店预订和景点门票购买等实体存在关系。

2. 管理员：包括管理员ID、姓名、联系方式等属性，与酒店、旅游景点等实体存在关系。

3. 酒店：包括酒店ID、名称、地址、价格等属性，与用户、管理员、酒店预订等实体存在关系。

4. 旅游景点：包括景点ID、名称、地址、门票价格等属性，与用户、管理员、景点门票购买等实体存在关系。

5. 酒店预订：包括预订ID、用户ID、酒店ID、预订时间、入住时间、离店时间、房间数量等属性，与用户、酒店等实体存在关系。

6. 景点门票购买：包括购买ID、用户ID、景点ID、购买时间、门票数量等属性，与用户、旅游景点等实体存在关系。