python 教程 百度云,python编程 百度网盘

　　无意中在网上看到了语言云，觉得很有意思。我写了自己的程序来显示它。

　　据百度报道，“会说话的云”这一概念是由美国西北大学新闻学副教授、新媒体专业主任里奇戈登(Rich Gordon)最近提出的。戈登是一名编辑、记者，也是《迈阿密先驱报》新媒体版的主管。他一直在关注网络内容发布的最新形式，这种形式只能在网上采用，而报纸、广播、电视等媒体却无法企及。通常，这些最新的、最适合互联网的交流方式也是最好的交流方式。所以“云”是指通过视觉上强调网络上文本中出现频率较高的“关键词”，形成“关键词云”或“关键词渲染”，从而过滤大量文本信息，形成网络。

　　但是安装包很麻烦，内网网速很慢，时间长了爬不出来。后来查了资料，他说国产服务器镜像会更快：

　　pipdownloadmatplotlib-I https://pypi.tuna.Tsinghua.edu.cn/simple

　　pipinstallmatplotlib-I https://pypi.tuna.Tsinghua.edu.cn/simple

　　Python 3.6开发，一个文本分析的数据被填充，代码被旋转，略有改动。感谢原作者。

　　分词工具使用口吃分词https://www.oschina.net/p/jieba.

　　#编码：utf-8

　　#为了统计字数并在云端显示

　　#导入警告

　　# warnings . filter warnings(( ignore))))))))))).

　　导入jieba #分词包

　　导入编号#编号计算包

　　由import codecs #codecs提供的open方法指定打开文件的语言编码，并且在读取时自动转换为内部unicode。

　　进口re

　　进口熊猫作为PD

　　将matplotlib.pyplot作为plt导入

　　从urllib导入请求

　　从bs4导入美丽的汤作为bs

　　#% matplotlib处于联机状态

　　导入矩阵

　　matplotlib . RC params[ figure . fig size ]=(30.0，15.0)

　　从word cloud导入word cloud # cloud包

　　defmain(:)

　　f=open(R1.txt)、(r)))

　　comments=f.read()。strip)).

　　f.close()

　　#使用正则表达式删除标点符号

　　pattern=re . com pile(r [\ u4e 00-\ u9fa 5]))

　　Filter=re.find all(模式，注释))。

　　Cleaned _ comments=“”。联接(筛选数据)

　　(中文分词用口吃分词。

　　segment=Jie ba . lcut(cleaned _ comments))。

　　words _ df=PD . data frame({ segment :segment } })

　　#消除停用词

　　stop words=PD . read _ CSV(stop words . txt)，index_col=False，quoting=3，sep=\t ，names=[stopword]

　　words _ df=words _ df[~ words _ df . segment . isin(停用词.停用词)]

　　#数单词的数量

　　words _ stat=words _ df . group by(by=[ segment ]( segment )。agg ({count: number.size}))。

　　words _ stat=words _ stat . reset _ index(。sort _ values (by=[count]，升序=False)))

　　#在云端展示

　　词云=词云(font _ path= simhei。TTF ，background_color=white ，max_font_size=100))

　　word _ frequency={ x[0]:x[1]for Xin words _ stat . head(1000)。价值观}

　　word _ frequency _ list=[]

　　# for key in word _ frequence:

　　#temp=(key，word _ frequency[key])))))))))).

　　# word _ frequence _ list.append(临时)

　　单词云=word cloud . fit _ words(word _ frequency)

　　PLT.imshow(wordcloud))。

　　plt.show())

　　#保存图像

　　word cloud . to _ file(work order . png))。

　　#主要功能

　　Master())

　　结果如下。

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