解释一下这串代码import requests import xlwt import re from wordcloud import WordCloud import jieba import matplotlib.pyplot as plt

时间: 2023-06-03 10:02:24 浏览: 109
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python 基于 wordcloud + jieba + matplotlib 生成词云

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这串代码是Python代码，主要使用了requests、xlwt、re、WordCloud、jieba和matplotlib.pyplot等库，实现了一些文字处理相关的功能，比如从网页中获取数据、将数据存储到Excel表格中、进行正则表达式匹配、生成词云等。
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请帮我解释这段代码import requests import xlwt import re from wordcloud import WordCloud import jieba import matplotlib.pyplot as plt

这段代码是Python语言的代码，使用了几个库：requests库，xlwt库，re库，wordcloud库，jieba库和matplotlib库。requests库可以用来向网页发送请求并获取响应，xlwt库可以将数据写入Excel文件，re库提供了正则表达式...

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow.keras import glob import wave import requests import time import base64 from pyaudio import PyAudio, paInt16 import webbrowser意思

- import matplotlib.pyplot as plt：导入Matplotlib库，用于数据可视化。 - import tensorflow.keras：导入TensorFlow的高级API Keras，用于构建神经网络模型。 - import glob：导入glob库，用于文件匹配和...

请帮我解释一下这段代码：import requests from bs4 import BeautifulSoup import time import pymysql import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from travel_save_file import * import re for page in range(1,200): print(page) time.sleep(

1. import语句用来导入需要用到的Python模块，包括requests、bs4、time、pymysql、pandas、numpy、matplotlib.pyplot、travel_save_file和re。 2. for循环用来遍历旅游网站的200个页面，每次...

import requests import random from matplotlib import pyplot as plt from selenium import webdriver import time import pandas import csv import jieba import csv import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.cluster import KMeans中库函数的作用

让我逐个解释一下代码中导入的库的作用： 1. requests：用于发送HTTP请求，从网络上获取数据。 2. random：用于生成随机数。 3. matplotlib.pyplot：用于数据可视化，绘制图形。 4. selenium.webdriver：...

请帮我解释一下这段代码，并列举出其中的关键代码：import requests from bs4 import BeautifulSoup import time import pymysql import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from travel_save_file import * import re for page in range(1,200): print(page)

这段代码包含了导入必要的 Python 模块和库，使用了循环控制语句和打印语句，其中的关键代码包括： - import requests：导入 requests 模块，用于发送 HTTP 请求和处理响应； - from bs4 import BeautifulSoup：...

解释代码：import pandas as pd import re from bs4 import BeautifulSoup import pymysql import requests import matplotlib.pyplot as plt import csv # 数据库配置信息和创建数据库连接 db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', database='python', charset

='utf8') # 创建游标 cursor = db.cursor() 上面的代码是一个Python脚本文件的开头，它导入了一些需要使用的Python库（pandas、re、BeautifulSoup、pymysql、requests和matplotlib.pyplot）。接下来，它设置了数据库...

纠正这段代码import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import csv # 设置请求头 headers = { "User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Saf

import matplotlib.pyplot as plt import csv # 设置请求头 headers = { "User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36...

ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[82], line 12 10 import plotly.express as px 11 import requests ---> 12 import keras.backend as K 13 import tensorflow as tf 15 import matplotlib.pyplot as plt ModuleNotFoundError: No module named 'keras'

这个错误提示说明你的环境中没有安装keras模块。你需要使用pip安装keras模块，可以在终端或命令提示符中输入以下命令进行安装： pip install keras 安装完成后，再次运行程序即可。

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 bs4 as bs import requests#python的http客户端 import pickle#用于序列化反序列化 import datetime as dt import pandas as pd import pandas_datareader.data as web from matplotlib import style import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import MultipleLocator import os def DownloadStock(): style.use('ggplot') start = dt.datetime(2018,6,10) end = dt.datetime(2021,6,10) #根据股票代码从雅虎财经读取该股票在制定时间段的股票数据 df = web.DataReader("600797.SS", 'yahoo',start,end) #保存为对应的文件 df.to_csv('StockData/{}.csv'.format("600797")) def PlotStock(data): plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 x = data['Date'] plt.plot(x, data['Close'], label='Close') plt.plot(x, data['Open'], label='Open') plt.title('2018-2021年股票') plt.xlabel('Date:2018-2021') plt.legend(loc='best') plt.savefig(r'StockData/01.jpg') plt.show() def udoPlotStock(data): plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 x = data['Date'] plt.plot(x, (data['Close']-data['Open'])) plt.title('2018-2021年股票') plt.xlabel('Date:2018-2021') plt.ylabel('涨跌',) plt.savefig(r'StockData/02.jpg') plt.show() if __name__ == '__main__': #获取三年股票数据 albbData=DownloadStock() data=pd.read_csv(r'StockData/600797.csv') #股票交易时间序列图 PlotStock(data) #股票涨跌 udoPlotStock(data) 解释一下这段代码

这段代码是一个简单的示例，用于下载和可视化股票数据。 首先，它导入了需要使用的库，例如bs4用于解析网页、requests用于发送HTTP请求、pickle用于序列化数据、datetime用于日期操作、pandas和pandas_datareader...

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlimport time, osimport reimport requestsimport urllibfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 导入模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 连接数据库connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8', database='sheji') # 数据库名称cur = connect.cursor()# 读取数据try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sale where chexing='海豚';" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang'])except Exception as e: print("读取数据失败:", e)else: print("读取数据成功")# 转换时间格式data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m')data = data.set_index('time')diff_data = data.diff().dropna()# 绘制自相关图和偏自相关图plot_acf(diff_data)plot_pacf(diff_data)# 确定 ARIMA 模型的参数p = 1d = 1q = 1model = ARIMA(data, order=(p, d, q))model_fit = model.fit(disp=0)# 预测销量y_pred = model_fit.predict(len(data), len(data) + 11, typ='levels')# 绘制预测结果plt.plot(data)plt.plot(y_pred, color='red')plt.show()# 关闭数据库连接cur.close()connect.close()请将这段代码改为移动平均模型

import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error import pymysql from datetime import datetime from statsmodels.graphics....

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import jieba import requests import re from io import BytesIO import imageio # 设置城市和时间 city = '上海' year = 2021 quarter = 2 # 爬取数据 url = f'http://tianqi.2345.com/t/wea_history/js/{city}/{year}/{quarter}.js' response = requests.get(url) text = response.content.decode('gbk') # 正则表达式匹配 pattern = re.compile(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2})\|(\d{1,2})\|(\d{1,2})\|(\d{1,3})\|(\d{1,3})\|(\D+)\n') result = pattern.findall(text) # 数据整理 data = pd.DataFrame(result, columns=['日期', '最高温度', '最低温度', '空气质量指数', '风力等级', '天气']) data[['最高温度', '最低温度', '空气质量指数', '风力等级']] = data[['最高温度', '最低温度', '空气质量指数', '风力等级']].astype(int) data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期']) # 可视化分析 # 统计天气情况 weather_count = data['天气'].value_counts() weather_count = weather_count[:10] # 分词统计 seg_list = jieba.cut(' '.join(data['天气'].tolist())) words = {} for word in seg_list: if len(word) < 2: continue if word in words: words[word] += 1 else: words[word] = 1 # 绘制柱状图和词云图 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.bar(weather_count.index, weather_count.values) plt.title(f'{city}{year}年第{quarter}季度天气情况') plt.xlabel('天气') plt.ylabel('次数') plt.savefig('weather_bar.png') wordcloud = pd.DataFrame(list(words.items()), columns=['word', 'count']) mask_image = imageio.imread('cloud_mask.png') wordcloud.plot(kind='scatter', x='count', y='count', alpha=0.5, s=300, cmap='Reds', figsize=(10, 5)) for i in range(len(wordcloud)): plt.text(wordcloud.iloc[i]['count'], wordcloud.iloc[i]['count'], wordcloud.iloc[i]['word'], ha='center', va='center', fontproperties='SimHei') plt.axis('off') plt.imshow(mask_image, cmap=plt.cm.gray, interpolation='bilinear') plt.savefig('weather_wordcloud.png')这个python代码有错误，请改正以使该代码运行成功

import matplotlib.pyplot as plt import jieba import requests import re from io import BytesIO import imageio # 设置城市和时间 city = '上海' year = 2021 quarter = 2 # 爬取数据 url = f'...

import requests import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm from bs4 import BeautifulSoup # 发送HTTP请求，获取网页内容 url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101260101.shtml' response = requests.get(url) content = response.text # 解析网页内容，提取天气数据 soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') weather_list = soup.find('ul', class_='t clearfix').find_all('li') dates = [] temperatures = [] for weather in weather_list: date = weather.find('h1').text.strip() temperature = weather.find('p', class_='tem').text.strip().replace('\n', '').replace(' ', '') dates.append(date) temperatures.append(temperature) # 数据可视化 plt.plot(dates, temperatures) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimSun', 'Arial'] plt.xlabel('日期') plt.ylabel('温度') plt.title('贵阳未来一周天气预报',fontname=['SimHei']) plt.xticks(rotation=45) plt.show()该代码得到的结果X轴出现字符乱码，如何解决。

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm from bs4 import BeautifulSoup # 发送HTTP请求，获取网页内容 url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101260101.shtml' response = ...

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()

import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np # 定义函数获取新闻标题 def get_news_titles(url): headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) ...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error import pymysql import time,os import re import requests import pandas as pd import urllib # ---------连接-------------- connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8') #服务器名,账户,密码，数据库名称 cur = connect.cursor() print(cur) # 读取数据 try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sheji.sale where chexing='海豚' ;" cur.execute(select_sqli) data=cur.fetchall() except Exception as e: print("创建数据表失败:", e) else: print("创建数据表成功;") #data = pd.read_csv('car_sales.csv', index_col='Month', parse_dates=True) time=[] for i in range(len(data)): time.append(datetime.strptime(data[i][0], '%Y-%m')) print(time)哪里有错

import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error import pymysql import time,os import re import requests import ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import xlwt import time import urllib3 import requests import json

这段代码主要是导入了requests库、BeautifulSoup库、xlwt库、urllib3库和json库。其中requests库是一个基于HTTP协议的Python库，可以用来发送HTTP请求和处理HTTP响应；BeautifulSoup库是一个HTML/XML的解析器，可以...
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