穿过长长的县道，便是雪国。 在看黄杏元的GIS书籍，按照图论中用相邻矩阵来表示图是应该和书上一样全写出来的。但在寻找最短路径时候只用到了第一行向量，所以分析过程就简化了。 之后考虑会使用Python或者C++来实现一个简单图的Dijkstra算法，目前只是计划，具体什么时候写看时间吧。 i
1、文本清理 import pandas as pd import pymysql from sqlalchemy import create_engine import re import jieba import jieba.analyse #1.从数据库导入微博数据并查看 mblog_frame = pd.read_csv('mblog.csv',index_col=None) mblog_frame.head(2) # 2.清除text中的非
文中所用数据与上一篇博客所用数据出自同一网站，存入的文件就不再声明了，直接打开 jieba的实际应用 目的 将中文数据进行可视化，使人一眼看出重要的信息，本文的数据选用51job网站的工作需求介绍。 代码实现 #引入jieba、词云、matplotlib、json、numpy、PIL模块(json是用来打开
Python爬虫+简易词云的制作写在前面再识Python简介：应用场景：Python命令行执行：基本语法：连接数据库：Python爬虫主要步骤：第一种爬虫：urllib基本库+Beautiful SoupurllibBeautiful Soup第二种爬虫：Scrapy+xpathScrapyxpath简易词云 写在前面 这篇博客是我在大连参加实训时所作，大部
jieba库 jieba库一般用于分词 例如： "中华人民共和国是一个伟大的国家" 输出 ：['中华人民共和国', '是', '一个', '伟大', '的', '国家'] # 第一个就是分词分的尽量长,主要掌握这一个 ret = jieba.lcut("中华人民共和国是一个伟大的国家") print(ret) # 输出 ['中华人民共
目录 一、文件的使用 二、文本词频统计 三、词云的使用 今天的课后练习实例题 总结 Python学习第六天学习汇总（python文件处理和词云的使用） 一、文件的使用 文件处理分为三个步骤： 文件的打开 对打开的文件的操作 关闭文件 原理流程图： 1.1 文件的打开 使用open方法 注：
目录 7.19 wordcloud库的基本介绍 wordcloud概述 基本使用 常规方法 配置对象参数 mask参数详解 7.19 wordcloud库的基本介绍 wordcloud概述 词云以词语为基本单位，更加直观和艺术的展示文本 基本使用 wordcloud库把词云当作一个WordCloud对象 wordcloud.WordCloud()代表
目录 一、"政府工作报告词云"问题分析 1.1 问题分析 二、"政府工作报告词云"实例讲解(上) 2.1 政府工作报告词云 2.2 新时代中国特色社会主义 2.3 2018年一号文件 2.4 新时代中国特色社会主义 2.5 2018年一号文件 三、"政府工作报告词云"实例讲解(下) 3.1 政府工作报告词云 3.
一.简介 参考ECharts快速入门：https://www.cnblogs.com/yszd/p/11166048.html 二.代码实现 1 <!DOCTYPE html> 2 <html> 3 <head> 4 <meta charset="UTF-8"> 5 <title>ECharts入门</title> 6 </head> 7 <body> 8
文本内容：data（包含很多条文本） 1、分词： import jiebadata_cut = data.apply(jieba.lcut) 2、去除停用词： stoplist.txt：链接：https://pan.baidu.com/s/1lN1J8aUFOwqXpYMzuqVA7w 提取码：nk7z with open(r'D:\数据文件\stoplist.txt', encoding='utf-8') as f: txt = f.read(
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~步骤~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ~~ ~~ 1）：红楼梦文本 《红楼梦》曹雪芹 高鄂 著第一回 甄士隐梦幻识通灵 贾雨村风尘怀闺秀列位看官：你道此书从何而来？说起根由，虽近荒唐，细按则深有趣味。待在下将此来历注明，方
打算把豆瓣上的短评爬下来作为分析的素材。 然而并没有成功爬到所有的短评，一波三折，最终只爬到了500条，当然这也是豆瓣目前可见的最大数量，本文将细致分析爬虫的整个过程，并对爬到的数据加以分析，蚁小见大。 整篇文章共包含爬和文本分析两部分，因为爬到的数据包含信息较少，所以分
一、安装jieba库 ：\>pip install jieba #或者 pip3 install jieba 二、jieba库解析 jieba库主要提供提供分词功能，可以辅助自定义分词词典。 jieba库中包含的主要函数如下： jieba.cut(s)
Python 高并发线程爬取诗词之诗词分析 本节所讲内容： 1、5分钟快速了解爬虫概念 2、beautifulsoup 匹配原则 3、wordcloud 使用详情 实战：爬取中国唐诗宋词，体验文人雅士最常用的词语！ 1、5分钟快速了解爬虫 爬虫（spider：网络蜘蛛）:是一个用脚本代替浏览器请求服务器获取服务器资源的程
1.从网上下载一份 天龙八部的txt文档以及一份通用的jieba停用词表 2.下载一个背景 图片.jpg 3.检查一个字体文件 C:/Windows/Fonts/simsun.ttc # -*- coding:utf-8 -*-import jiebaimport jieba.analysefrom PIL import Imageimport numpy as npfrom wordcloud im
第一步：首先需要安装工具python 第二步：在电脑cmd后台下载安装如下工具： （有一些是安装好python电脑自带有哦） 有一些会出现一种情况就是安装不了词云展示库 有下面解决方法，需看请复制链接查看：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 第三步： 1.准备好你打算统计的
jieba库的使用: (1) jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库，jieba 支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式，下面是三种模式的特点。 精确模式：试图将语句最精确的切分，不存在冗余数据，适合做文本分析 全模式：将语句中所有可能是词的词语都切分出来
jieba库的使用: (1) jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库，jieba 支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式，下面是三种模式的特点。 精确模式：试图将语句最精确的切分，不存在冗余数据，适合做文本分析 全模式：将语句中所有可能是词的词语都切分出来
jieba（结巴）是一个强大的分词库，完美支持中文分词 一、 结巴分词分为三种模式：精确模式（默认）、全模式和搜索引擎模式 精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析； 全模式：把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； 搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次
用jieba库统计文本词频及云词图的生成 一、安装jieba库 ：\>pip install jieba #或者 pip3 install jieba 二、jieba库解析 jieba库主要提供提供分词功能，可以辅助自定义分词词典。 jieba库中包含的主要函数如下： jieba.cut(s)
作业来自于：https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2822 作业要求： 1. 下载一长篇中文小说。 下载了《粤港澳大湾区发展纲要》 2. 从文件读取待分析文本。 text=open('artical.txt',encoding='utf-8').read(); e=''',，.。？?！!-:：《》< >"“”、\n \r
作业来自：https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2822 中文词频统计 1. 下载一长篇中文小说。 2. 从文件读取待分析文本。 3. 安装并使用jieba进行中文分词。 pip install jieba import jieba jieba.lcut(text) 4. 更新词库，加入所分析对象的专业词汇。 jieba.add
作业来源：https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2822 任务： 1. 下载一长篇中文小说 2. 从文件读取待分析文本 1 novel = open(r'E:\三体.txt', 'r', encoding='utf8').read() 3. 安装并使用jieba进行中文分词 pip install jieba import jieba jieba.lcut(te
作业要求来源:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2822 1. 下载一长篇中文小说。 2. 从文件读取待分析文本。 f = open("红楼梦.txt", "r", encoding='gb18030') novel = f.read() f.close() 3. 安装并使用jieba进行中文分词。 4. 更新词库，
本次作业要求来自于：https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2822 中文词频统计 1. 下载一长篇中文小说。 2-7： # 从文件读取待分析文本with open(r'D:\\学习\\明朝那些事儿.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read()# 使用jieba进行中文分词impor
