posFrep <- table(posdata$word) posFrep <- sort(posFrep, decreasing = TRUE) posFrep <- data.frame(posFrep) head(posFrep) wordcloud2(posFrep[1:100, ], color = "random-dark")是什么意思
时间: 2024-02-09 22:07:14 浏览: 24
这段代码主要是对正面文本数据中的词频进行统计并生成词云。首先,使用`table()`函数统计`posdata$word`中每个词出现的次数,并将结果保存为`posFrep`。然后,使用`sort()`函数将`posFrep`按照词频进行降序排列。接着,将`posFrep`转化为数据框类型,并将结果保存为`posFrep`。使用`head()`函数查看`posFrep`的前几行。最后,使用`wordcloud2()`函数将`posFrep`中出现频率最高的100个词生成词云图,并使用"random-dark"设置词云图中词的颜色。
相关问题
List<GeodesicInfo> PosData什么意思
`List<GeodesicInfo> PosData` 表示一个泛型集合,其中 `GeodesicInfo` 是一个自定义的类。这个集合中存储了多个 `GeodesicInfo` 类型的对象,可以通过索引访问每个对象。 `GeodesicInfo` 类型的对象包含了地理信息的数据,例如经度、纬度、海拔等等。因此,`PosData` 可以被用来存储一组地理信息数据。
# 正面情感词词云 freq_pos = posdata.groupby(by=['word'])['word'].count() freq_pos = freq_pos.sort_values(ascending=False) backgroud_Image=plt.imread('pl.jpg') wordcloud = WordCloud(font_path="C:\Windows\Fonts\FZSTK.TTF", max_words=100, background_color='white', mask=backgroud_Image) pos_wordcloud = wordcloud.fit_words(freq_pos) plt.imshow(pos_wordcloud) plt.axis('off') plt.show()
这段代码是用来生成正面情感词的词云图,其中使用了Python中的Pandas、Matplotlib和WordCloud库。首先通过groupby函数对正面情感词进行分组统计,然后排序得到频率最高的前100个词。接下来设置词云图的参数,包括字体、最大词数、背景颜色和形状等。最后通过fit_words函数生成词云图,并用imshow和axis函数显示出来。