平常我们爬的评论、弹幕等等,数量又多又密,根本看不过来,这时候数据分析的作用来了,今天我们就试试用Python根据这些数据,来绘制词云图进行热词分析。知识点文件读写基础语法字符串处理文件生成数据构建代码展示#导入系统包importplatformfromflaskimportFlask,render_templatefrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimport*web=Flask(__name__)#构建数据#Python学习交流群:708525271#更多代码、教程、电子书等等在群里自取即可words=[("花鸟市场",
importjiebaimportwordcloudfile=open(“三国演义.txt”,“r”,encoding=“utf-8”)t=file.read()file.close()ls=jieba.lcut(t)txt="".join(ls)w=wordcloud.WordCloud(width=1000,height=700,background_color=“white”,font_path=“msyh.ttc”)w.generate(txt)w.to_file(“2.png”)
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一、词云图词云图是一种用来展现高频关键词的可视化表达,通过文字、色彩、图形的搭配,产生有冲击力地视觉效果,而且能够传达有价值的信息。词云就是通过形成“关键词云层”或“关键词渲染”,对网络文本中出现频率较高的“关键词”的视觉上的突出。词云图过滤掉大量的文本信息,使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。本文通过对已获取的京东商品评论数据进行预处理、文本分词、词频统计、词云展示,熟悉制作词云的基本方法。二、wordcloud库绘制词云wordcloud是优秀的词云展示第三方库可以在命令行通过pip安装pipinstallwordcloud-ihttp://pypi.douban.com/s
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目录一、背景介绍二、代码讲解-爬虫部分2.1分析弹幕接口2.2讲解爬虫代码三、代码讲解-情感分析部分3.1整体思路3.2情感分析打标3.3统计top10高频词3.4绘制词云图3.5情感分析结论四、同步演示视频五、附完整源码一、背景介绍最近一段时间,王心凌在浪姐3的表现格外突出,唤醒了一大批沉睡中的老粉,纷纷直呼'爷青回'!针对此热门事件,我用Python的爬虫和情感分析技术,针对小破站的弹幕数据,分析了众多网友弹幕的舆论导向,下面我们来看一下,是如何实现的分析过程。二、代码讲解-爬虫部分2.1分析弹幕接口首先分析B站弹幕接口。经过分析,得到的弹幕地址有两种:第一种:http://comment
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目录一、分析背景二、整体思路三、代码讲解3.1爬虫采集3.2情感判定3.3Top10高频词3.4词云图四、得出结论五、同步视频演示六、附完整源码一、分析背景乌克兰局势这两天日益紧张,任何战争到最后伤害的都是无辜平民,所以没有真正的赢家!祈祷战争早日结束,世界和平!油管上讨论乌克兰局势的评论声音不断,采用python的文本情感分析技术,挖掘网友舆论导向。二、整体思路选取5个近期”乌克兰“相关视频,分析每个视频下的Top300热评:爬虫采集评论(requests)情感分类打分、打标判定结果(积极/中性/消极)(中文用SnowNLP,英文用TextBlob)统计出Top10高频词(jieba.ana
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