不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個(gè)被互聯(lián)網(wǎng)圍繞的時(shí)代里，選擇python云，就多了一項(xiàng)技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來告訴你這個(gè)專業(yè)的優(yōu)勢(shì)到底體現(xiàn)在哪里：Python點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理(一)點(diǎn)云工具箱功能介紹，Python生成詞云圖太簡(jiǎn)單了|拿來就用能的Python詞云圖代碼，什么是云計(jì)算？python是一種什么編程語言？云計(jì)算和python有什么關(guān)系？，如何用Python做詞云？??。

1.Python點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理(一)點(diǎn)云工具箱功能介紹

*篇知乎文章，在此記錄和分享研究生期間學(xué)習(xí)的一些內(nèi)容和成果。本篇文章將介紹通過Python語言自編的一個(gè)用于點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的軟件，軟件名為點(diǎn)云工具箱，版本V1.0。本文僅對(duì)軟件功能及實(shí)現(xiàn)效果進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹，后面的文章將陸續(xù)推出部分功能實(shí)現(xiàn)原理和相關(guān)代碼分享等。內(nèi)容導(dǎo)視：簡(jiǎn)介主窗口工具欄文件工具濾波下采樣/關(guān)鍵點(diǎn)配準(zhǔn)重建關(guān)于一、簡(jiǎn)介點(diǎn)云工具箱是針對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)及曲面數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的一個(gè)軟件，界面簡(jiǎn)約易于操作。該軟件支持強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化功能，可視化通過軟件主窗口及可全屏子窗口兩種方式實(shí)現(xiàn)。支持常見點(diǎn)云數(shù)據(jù)和曲面數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換保存，包含常見的點(diǎn)云濾波、點(diǎn)云下采樣及關(guān)鍵點(diǎn)獲取、曲面點(diǎn)采樣、點(diǎn)云粗配準(zhǔn)與精配準(zhǔn)算法、點(diǎn)云表面重建算法，能夠?yàn)閺氖曼c(diǎn)云數(shù)據(jù)研究和處理的人群提供一些方便實(shí)用的功能。軟件中的部分算法及可視化主要依賴于以下幾個(gè)第三方庫(kù)：Pyqt5、Open3D、Vispy、。二、主窗口點(diǎn)擊進(jìn)入點(diǎn)云工具箱軟件后，顯示為軟件的主窗口。最上方為菜單欄包含軟件主要功能，下一行為常用的幾個(gè)工具欄圖標(biāo)，“數(shù)據(jù)”框存放點(diǎn)云數(shù)據(jù)和曲面數(shù)據(jù)的名稱，點(diǎn)擊數(shù)據(jù)項(xiàng)可進(jìn)行選中并將數(shù)據(jù)的各項(xiàng)屬性顯示在下方的“屬性”框中，右側(cè)白色框?yàn)榭梢暬瘮?shù)據(jù)的主窗口，最下方顯示所有操作的記錄信息。三、工具欄工具欄圖標(biāo)在未讀入數(shù)據(jù)的情況下部分按鈕顯示為灰色狀態(tài)無法點(diǎn)擊，將圖標(biāo)從左向右依次編號(hào)為1-14，圖標(biāo)1和2為單個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的讀取與保存，圖標(biāo)3關(guān)閉數(shù)據(jù)，讀取數(shù)據(jù)后可通過屬性欄查看信息及“是否可視”選項(xiàng)控制可視化，畫面顯示窗口通過鼠標(biāo)滾輪進(jìn)行縮放，鼠標(biāo)左鍵單擊進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，“shift”+鼠標(biāo)左鍵單擊進(jìn)行平移，如下圖所示：圖標(biāo)4-6依次為背景色改變、數(shù)據(jù)顏色改變和點(diǎn)云大小改變，如下圖所示：圖標(biāo)7對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行均勻下采樣，圖標(biāo)8計(jì)算兩組點(diǎn)云的所有點(diǎn)最小距離之和(需選中兩組點(diǎn)云)，圖標(biāo)9-14為子窗口展示數(shù)據(jù)的各方向視圖。四、文件菜單欄*項(xiàng)為“文件”，包括打開、保存數(shù)據(jù)操作及關(guān)閉當(dāng)前所有文件和退出程序指令，支持的格式有.pcd、.txt、.asc、.ply和.obj，如下圖所示：五、工具菜單欄的“工具”項(xiàng)如下圖所示：“點(diǎn)云密度計(jì)算”功能可以計(jì)算出所有點(diǎn)離最近點(diǎn)的距離平均值，“添加高斯白噪聲”可以為點(diǎn)云添加指定強(qiáng)度的噪聲產(chǎn)生新的點(diǎn)云，如下圖所示：“點(diǎn)云歸一化”可以將點(diǎn)云數(shù)據(jù)的坐標(biāo)歸一化在-1~1范圍內(nèi)，“計(jì)算兩點(diǎn)云RMSE”可以主要用于計(jì)算配準(zhǔn)后兩個(gè)點(diǎn)云之間的誤差，“切片”功能可以將數(shù)據(jù)中的一部分切割出來并進(jìn)行保存，具體操作如下圖所示：六、濾波“濾波”提供了幾種常見的點(diǎn)云濾波算法和一種基于RANSAC的平面分割算法，如下圖所示：6.1 孤點(diǎn)濾波“剔除無窮點(diǎn)”主要為點(diǎn)云剔除數(shù)據(jù)值異常的點(diǎn)，包括非數(shù)值點(diǎn)和無窮值的點(diǎn)，“孤點(diǎn)濾波”可以濾除偏離大部分點(diǎn)的孤立點(diǎn)，如下圖所示：6.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)濾波“統(tǒng)計(jì)學(xué)濾波”依據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理剔除點(diǎn)云中偏離標(biāo)準(zhǔn)差倍數(shù)的點(diǎn)，效果如下圖所示：6.3 RANSAC分割平面 “RANSAC分割平面”可以分割出點(diǎn)云中在同一平面的點(diǎn)，例如可以將街道點(diǎn)云中的地面分割出來，如下圖所示：七、下采樣/關(guān)鍵點(diǎn) 7.1 均勻下采樣“均勻下采樣”根據(jù)點(diǎn)與點(diǎn)之間的距離，每k個(gè)點(diǎn)中取一個(gè)點(diǎn)，如此得到均勻采樣的點(diǎn)云，如下圖所示：7.2 體素下采樣“體素下采樣”將點(diǎn)云所處的空間均勻劃分為等大小的n個(gè)小立方體，每個(gè)小立方體中以中心點(diǎn)代替其中的所有點(diǎn)進(jìn)行下采樣。7.3 曲率下采樣 “曲率下采樣”與上述兩種采樣方式本質(zhì)上有所不同，該方法依據(jù)各點(diǎn)曲率的大小分配權(quán)值然后進(jìn)行采樣，曲率大的地方表面特征較為明顯，因此采樣點(diǎn)數(shù)多可以保留特征細(xì)節(jié)，曲率小的地方采樣點(diǎn)數(shù)較少，由于該方法計(jì)算曲率耗時(shí)，故在參數(shù)子窗口中放置一個(gè)進(jìn)度條顯示進(jìn)度，如下圖所示：7.4 曲面均勻采樣 “曲面均勻采樣”針對(duì)的曲面數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，讀取曲面數(shù)據(jù)后，在數(shù)據(jù)的表面均勻采樣得到點(diǎn)云數(shù)據(jù)，如下圖所示：7.5 曲面泊松磁盤采樣 “曲面泊松磁盤采樣”是一種采樣泊松分布算法進(jìn)行曲面采樣得到點(diǎn)云的方法，也是目前采樣較為穩(wěn)定使用較廣泛的一種算法。7.6 ISS關(guān)鍵點(diǎn) “ISS關(guān)鍵點(diǎn)”求出點(diǎn)云中特征明顯的點(diǎn)，例如角點(diǎn)頂點(diǎn)等。八、配準(zhǔn) “配準(zhǔn)”功能需要先讀取用于配準(zhǔn)的兩組點(diǎn)云數(shù)據(jù)，此處注意打開多個(gè)點(diǎn)云時(shí)需要從“文件”->“打開多個(gè)點(diǎn)云”方式打開，然后按住“Ctrl”鍵選中該兩組點(diǎn)云，再選擇需要進(jìn)行的配準(zhǔn)操作。8.1 粗配準(zhǔn)粗配準(zhǔn)提供了四種組合方式的配準(zhǔn)功能，如下圖所示：FPFH方法采用的是計(jì)算局部幾何特征的分布直方圖來求解對(duì)應(yīng)點(diǎn)并進(jìn)行粗配準(zhǔn)，與之對(duì)應(yīng)的是DGNET基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種特征提取然后求解對(duì)應(yīng)點(diǎn)進(jìn)行粗配準(zhǔn)；與上兩種方法相組合的分別是RANSAC和FAST算法，兩者區(qū)別在于FAST計(jì)算效率更高，而RANSAC適用性更為廣泛。在此僅展示“FPFH+FAST”和“DGNET+FAST”的效果圖，注意左邊存儲(chǔ)數(shù)據(jù)名稱框中命名規(guī)則對(duì)于產(chǎn)生的新點(diǎn)云均是以“原始文件名”+“產(chǎn)生方法的縮寫”構(gòu)成，如下所示：8.2 ICP精配準(zhǔn) “ICP精配準(zhǔn)”算法此處提供“點(diǎn)到點(diǎn)”和“點(diǎn)到面”兩種計(jì)算方式，ICP算法也是目前使用較為廣泛的一種精配準(zhǔn)算法，該功能將點(diǎn)云精配準(zhǔn)后的重疊率和誤差顯示與控制臺(tái)中，如下圖所示：8.3 動(dòng)態(tài)ICP“動(dòng)態(tài)ICP”方法為上小節(jié)中ICP點(diǎn)到面方法的演變方法，該方法特色為支持較大誤差點(diǎn)云的配準(zhǔn)(傳統(tǒng)ICP算法在兩點(diǎn)云初始位置相差較大時(shí)不能成功配準(zhǔn)，往往需要預(yù)先進(jìn)行粗配準(zhǔn))，同時(shí)支持在子窗口動(dòng)態(tài)顯示配準(zhǔn)過程，如下圖所示：九、重建 9.1 Delaunay曲面重建該功能主要依賴于三維Delaunay三角剖分算法，先將點(diǎn)云數(shù)據(jù)劃分為n個(gè)四面體，然后依據(jù)三角形劃分規(guī)則從中選出合適的三角形，轉(zhuǎn)換得到點(diǎn)云的曲面形式，如下圖所示：9.2 Poisson曲面重建Poisson曲面重建來源于Poisson算法，是目前點(diǎn)云構(gòu)建曲面的一種較為常用的算法，通過構(gòu)建泊松隱式函數(shù)來逼近于點(diǎn)云得到精確曲面，功能中的深度參數(shù)可以控制逼近程度。十、關(guān)于后續(xù)內(nèi)容持續(xù)更新，歡迎點(diǎn)贊收藏關(guān)注三連~~~

2.Python生成詞云圖太簡(jiǎn)單了|拿來就用能的Python詞云圖代碼

詞云也叫文字云，是一種可視化的結(jié)果呈現(xiàn)，常用在爬蟲數(shù)據(jù)分析中，原理就是統(tǒng)計(jì)文本中高頻出現(xiàn)的詞，過濾掉某些干擾詞，將結(jié)果生成一張圖片，直觀的獲取數(shù)據(jù)的重點(diǎn)信息。今天，我們就來學(xué)習(xí)一下Python生成詞云的常用庫(kù)「wordcloud」?！赴惭b」：pip install 項(xiàng)目： install 有三種分詞模式，這里我們只學(xué)習(xí)它的精確模式，把文本精確的切分開，不存在冗余單詞。使用jieba.lcut(s)，返回列表型分詞結(jié)果。當(dāng)然，也可以使用jieba.add_word(w)向jieba庫(kù)中增加詞語。詞云案例爬取最近很火的一部電影《你好，李煥英 》的影評(píng)數(shù)據(jù)，生成詞云。「獲取10頁短評(píng)數(shù)據(jù)，保存到文本中?！筰mport requests from bs4 import import time import random urls=[' for i in range(0, 200, 20)] #通過觀察的url翻頁的規(guī)律，使用for循環(huán)得到10個(gè)鏈接，保存到urls列表中 print(urls) dic_h = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) /537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36"} comments_list = [] #初始化用于保存短評(píng)的列表 for url in urls: #使用for循環(huán)分別獲取每個(gè)頁面的數(shù)據(jù)，保存到comments_list列表 r = requests.get(url=url,headers = dic_h).text soup = (r, 'lxml') ul = soup.find('div',id="comments") lis= ul.find_all('p') list2 =[] for li in lis: list2.append(li.find('span').string) # print(list2) comments_list.extend(list2) time.sleep(random.randint(0,3)) # 暫停0~3秒 with open('lhy_comments.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: #使用with open()新建對(duì)象f # 將列表中的數(shù)據(jù)循環(huán)寫入到文本文件中 for i in comments_list: f.write(i+"\n") #寫入數(shù)據(jù) 使用wordcloud生成詞云的步驟「1.讀取文件，分詞整理」「2.配置對(duì)象參數(shù)，加載詞云文本」「3.計(jì)算詞頻，輸出詞云文件」基本的詞云import jieba import wordcloud # 讀取文本 with open("lhy_comments.txt",encoding="utf-8") as f: s = f.read() print(s) ls = jieba.lcut(s) # 生成分詞列表 text = ' '.join(ls) # 連接成字符串 stopwords = ["的","是","了"] # 去掉不需要顯示的詞 wc = wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc", width = 1000, height = 700, _color='white', max_words=100,stopwords=s) # msyh.ttc電腦本地字體，寫可以寫成絕對(duì)路徑 wc.generate(text) # 加載詞云文本 wc.to_file("李煥英1.png") # 保存詞云文件 詞云效果如下：添加蒙版圖片的詞云可以將有白色背景的圖片作為蒙版圖片，有圖案的地方會(huì)被詞云填充。添加蒙版圖片需要使用PIL，numpy庫(kù)。添加蒙版圖片如下：# 示例代碼 from wordcloud import WordCloud from PIL import Image import numpy as np import .pyplot as plt import jieba # 打開文本 with open("lhy_comments.txt",encoding="utf-8") as f: s = f.read() # 中文分詞 text = ' '.join(jieba.cut(s)) # 生成對(duì)象 img = Image.open("mask_pic.png") # 打開遮罩圖片 mask = np.array(img) #將圖片轉(zhuǎn)換為數(shù)組 stopwords = ["我","你","她","的","是","了","在","也","和","就","都","這"] wc = WordCloud(font_path="msyh.ttc", mask=mask, width = 1000, height = 700, _color='white', max_words=200, stopwords=stopwords).generate(text) # 顯示詞云 plt.imshow(wc, ='bilinear')# 用plt顯示圖片 plt.axis("off") # 不顯示坐標(biāo)軸 plt.show() # 顯示圖片 # 保存到文件 wc.to_file("李煥英2.png") 詞云效果如下：拿來就用能的Python詞云圖代碼|wordcloud生成詞云詳解

3.什么是云計(jì)算？python是一種什么編程語言？云計(jì)算和python有什么關(guān)系？

云計(jì)算，Cloud computing。基于互聯(lián)網(wǎng)的超級(jí)計(jì)算模式。即把存儲(chǔ)于個(gè)人電腦、移動(dòng)電話和其他設(shè)備上的大量信息和處理器資源集中在一起，協(xié)同工作。云計(jì)算它是一種新興的共享基礎(chǔ)架構(gòu)的方法，可以將巨大的系統(tǒng)池連接在一起以提供各種IT服務(wù)。很多因素推動(dòng)了對(duì)這類環(huán)境的需求，其中包括連接設(shè)備、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流、SOA的采用以及搜索、開放協(xié)作、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)商務(wù)等這樣的Web 2.0應(yīng)用的急劇增長(zhǎng)。 另外，數(shù)字元器件性能的提升也使IT環(huán)境的規(guī)模大幅度提高，從而進(jìn)一步加強(qiáng)了對(duì)一個(gè)由統(tǒng)一的云進(jìn)行管理的需求。 云理論是實(shí)現(xiàn)概念的定性值與數(shù)字的定量值之間自然轉(zhuǎn)換的有力工具.本文在云理論的基礎(chǔ)上,提出了實(shí)現(xiàn)概念計(jì)算(也叫簡(jiǎn)化計(jì)算)的云計(jì)算方法.概述了云模型與不確定推理;給出了計(jì)算的邏輯描述,將計(jì)算過程抽象成為推理過程;運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,給出了計(jì)算云化的過程,并且采用不確定推理的方法,給出了云的計(jì)算過程;簡(jiǎn)單闡述了云化計(jì)算的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).

4.如何用Python做詞云？

臨淵羨魚，不如退而結(jié)網(wǎng)。我們步步為營(yíng)，從頭開始幫助你用Python做出*張?jiān)~云圖來。歡迎嘗試哦！需求在大數(shù)據(jù)時(shí)代，你經(jīng)?？梢栽诿襟w或者網(wǎng)站上看到一些非常漂亮的信息圖。例如這個(gè)樣子。或是這個(gè)樣子的。看過之后你有什么感覺？想不想自己做一張出來？如果你的答案是肯定的，我們就不要拖延了，今天就來一步步從零開始做個(gè)詞云分析圖。當(dāng)然，做為基礎(chǔ)的詞云圖，肯定比不上剛才那兩張信息圖酷炫。不過不要緊，好的開始是成功的一半嘛。食髓知味，后面你就可以自己升級(jí)技能，進(jìn)入你開掛的成功之路。網(wǎng)上教你做信息圖的教程很多。許多都是利用了專用工具。這些工具好是好，便捷而強(qiáng)大。只是它們功能都太過專一，適用范圍有限。今天我們要嘗試的，是用通用的編程語言Python來做詞云。Python是一種時(shí)下很流行的編程語言。你不僅可以用它做數(shù)據(jù)分析和可視化，還能用來做網(wǎng)站、爬取數(shù)據(jù)、做數(shù)學(xué)題、寫腳本替你偷懶……知道豆瓣嗎？它一開始就是用Python寫的。在目前的編程語言熱度排序里，Python屈居第四（當(dāng)然，很多人不同意，所以編程語言的排行榜有許多，你懂的）。但看問題要用發(fā)展眼光。隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展，Python有爆發(fā)的趨勢(shì)。早點(diǎn)兒站上風(fēng)口，很有益處。如果你之前沒有編程基礎(chǔ)，沒關(guān)系。從零開始，意味著我會(huì)教你如何安裝Python運(yùn)行環(huán)境，一步步完成詞云圖。希望你不要限于瀏覽，而是親自動(dòng)手嘗試一番。到完成的那一步，你不僅可以做出*張?jiān)~云圖，而且這還將是你的*個(gè)有用的編程作品。心動(dòng)了？那咱們就開始吧。安裝首先，我們需要安裝Python運(yùn)行環(huán)境。如果你用的是macOS，那么你的系統(tǒng)里面實(shí)際已經(jīng)預(yù)裝好了Python。然而我們要使用到許多擴(kuò)展包的功能。因此*安裝一個(gè)Python工具套裝。只需要一次安裝，以后大部分的功能就都已集成了。不必每次使用新功能，都去零敲碎打地安裝新包了。Python的套裝有許多種，這里推薦給大家anaconda。因?yàn)榻?jīng)過我4年多的嘗試與對(duì)比，感覺這款軟件包的安裝更為便捷，擴(kuò)展包的涵蓋范圍與結(jié)構(gòu)更合理。請(qǐng)你到 這個(gè)網(wǎng)址 下載anaconda套裝。下拉網(wǎng)頁找到下載位置。根據(jù)你的操作系統(tǒng)類型選擇合適的版本。因?yàn)槲业南到y(tǒng)是macOS，所以網(wǎng)站直接給我推薦的就是macOS系統(tǒng)版本。但如果你用的是Windows或Linux，請(qǐng)切換到相應(yīng)的標(biāo)簽頁上面。不管你用的是哪個(gè)操作系統(tǒng)，請(qǐng)注意右側(cè)的兩個(gè)按鈕，分別對(duì)應(yīng)Python 2.X和3.X版本。有人一定很納悶，既然有新的版本，我憑什么用舊的？不是這樣的。到2021年之前，Python的兩個(gè)版本會(huì)一直并存。Python的開發(fā)者確實(shí)希望大家升級(jí)切換到3.X版本?？上壳?.X版本兼容的擴(kuò)展包數(shù)量比2.X版本要少，尤其是涉及到數(shù)據(jù)科學(xué)類的軟件包，就尤其明顯。所以如果你是初學(xué)者，我建議你下載2.X（目前是2.7)版本，這樣在以后的使用中，可能遇到的問題會(huì)少一些。等你運(yùn)用熟練了，再遷移到3.X版本不遲。相信我，到那時(shí)你會(huì)很快適應(yīng)新版本的。下載后，執(zhí)行安裝文件就行了。根據(jù)你的電腦運(yùn)行速度不同，安裝的時(shí)間長(zhǎng)短不等。耐心點(diǎn)兒，只需要等這一次嘛。安裝完畢之后，請(qǐng)你安裝一個(gè)“現(xiàn)代化”瀏覽器。如果你用的是macOS，那么系統(tǒng)自帶的Safari就挺好。其他的選擇包括Firefox和Google Chrome。請(qǐng)安裝上述瀏覽器之一，然后將其設(shè)置為系統(tǒng)默認(rèn)的瀏覽器。好了，下面請(qǐng)進(jìn)入命令行模式。在macOS和Linux下，你需要開啟一個(gè)終端(terminal)。如果是Windows，請(qǐng)打開“開始”-“附件”-“命令提示符”。鍵入以下命令：mkdir demo cd demo 好了，你現(xiàn)在有一個(gè)專用的目錄，叫做demo了。請(qǐng)到macOS的Finder或者Windows的“我的電腦”里面，找到這個(gè)目錄并且打開它?；氐浇K端下面，macOS或者Linux用戶請(qǐng)鍵入以下命令：pip install wordcloud macOS會(huì)提示你先安裝XCode命令行工具，你按照默認(rèn)設(shè)置一步步進(jìn)行就可以了。但是請(qǐng)注意，務(wù)必在WiFi環(huán)境下安裝。如果你用的是4G流量，那你可要破費(fèi)一筆了。如果你用的是Windows，那么為了使用這個(gè)詞云包，就稍微麻煩一些，你需要到 這里 下載 wordcloud?1.3.1?cp27?cp27m?win32.whl 這個(gè)文件。下載后將它拖拽到你的demo目錄里。在命令行下，先執(zhí)行：pip install wheel 然后，再執(zhí)行：pip install wordcloud?1.3.1?cp27?cp27m?win32.whl 好了，我們需要的全部Python運(yùn)行環(huán)境終于裝好了。請(qǐng)務(wù)必按照上述步驟執(zhí)行，確保每一步都已經(jīng)順利完成。否則一旦遺漏，后面運(yùn)行程序會(huì)報(bào)錯(cuò)。數(shù)據(jù)詞云分析的對(duì)象，是文本。理論上講，文本可以是各種語言的。英文、中文、法文、阿拉伯文……為了簡(jiǎn)便，我們這里以英文文本為例。你可以隨意到網(wǎng)上找一篇英文文章作為分析對(duì)象。我特別喜歡英劇”Yes, minister”，所以到維基百科上找到了這部劇的介紹詞條。我把其中的正文文字部分拷貝了下來，存儲(chǔ)為一個(gè)文本文件，叫做yes-minister.txt。把這個(gè)文件挪動(dòng)到我們的工作目錄demo里。好了，文本數(shù)據(jù)已經(jīng)準(zhǔn)備好了。開始進(jìn)入編程的魔幻世界吧！代碼在命令行下，執(zhí)行：jupyter notebook 瀏覽器會(huì)自動(dòng)開啟，并且顯示如下界面。這就是咱們剛才的勞動(dòng)成果——安裝好的運(yùn)行環(huán)境了。我們還沒有編寫程序，目錄下只有一個(gè)剛才生成的文本文件。打開這個(gè)文件，瀏覽一下內(nèi)容?；氐絁upyter筆記本的主頁面。我們點(diǎn)擊New按鈕，新建一個(gè)筆記本(Notebook)。在Notebooks里面，請(qǐng)選擇Python 2選項(xiàng)。系統(tǒng)會(huì)提示我們輸入Notebook的名稱。程序代碼文件的名稱，你可以隨便起。但是我建議你起一個(gè)有意義的名字，將來好方便查找。由于我們要嘗試詞云，就叫它wordcloud好了。然后就出現(xiàn)了一個(gè)空白的筆記本，供我們使用了。我們?cè)诰W(wǎng)頁里*的代碼文本框里，輸入以下3條語句。請(qǐng)務(wù)必逐字根據(jù)示例代碼輸入，空格數(shù)量都不可以有差別。尤其注意第三行，用4個(gè)空格，或者1個(gè)Tab開始。輸入后，按Shift+Enter鍵，就可以執(zhí)行了。filename = "yes-minister.txt" with open(filename) as f: mytext = f.read() 沒有任何結(jié)果啊。對(duì)，因?yàn)槲覀冞@里沒有任何輸出動(dòng)作，程序只是打開了你的yes-minister.txt文本文件，把里面的內(nèi)容都讀了出來，存儲(chǔ)到了一個(gè)叫做mytext的變量里面。然后我們嘗試顯示mytext的內(nèi)容。輸入以下語句之后，還是得按Shift+Enter鍵，系統(tǒng)才會(huì)實(shí)際執(zhí)行該語句。mytext 之后的步驟里，也千萬不要忘了這一確認(rèn)執(zhí)行動(dòng)作。顯示的結(jié)果如下圖所示。嗯，看來mytext變量里存儲(chǔ)的文本就是我們從網(wǎng)上摘來的文字。到目前為止，一切正常。然后我們呼喚(import)詞云包，利用mytext中存儲(chǔ)的文本內(nèi)容來制造詞云。from wordcloud import WordCloud wordcloud = WordCloud().generate(mytext) 這時(shí)程序可能會(huì)報(bào)警。別擔(dān)心。警告(warning)不影響程序的正常運(yùn)行。此時(shí)詞云分析已經(jīng)完成了。你沒看錯(cuò)，制作詞云的核心步驟只需要這2行語句，而且*條還只是從擴(kuò)展包里找外援。但是程序并不會(huì)給我們顯示任何東西。說好了的詞云呢？折騰了這么半天，卻啥也沒有，你蒙人嗎？！別激動(dòng)。輸入下面4行語句后，就是見證奇跡發(fā)生的時(shí)刻了。%pylab inline import .pyplot as plt plt.imshow(wordcloud, ='bilinear') plt.axis("off") 運(yùn)行結(jié)果如圖所示：不用那么興奮嘛。你可以在詞云圖片上單機(jī)鼠標(biāo)右鍵，用“圖片另存為”功能導(dǎo)出。通過這張?jiān)~云圖，我們可以看到不同單詞和詞組出現(xiàn)的頻率高低差別。高頻詞的字體明顯更大，而且顏色也很醒目。值得說明的是，最顯眼的單詞Hacker并不是指黑客，而是指這部劇的主角之一——哈克首相。包含程序完整代碼的ipynb文件，我也分享了出來，你可以從 這里 下載。希望你在嘗試過程中一切順利。對(duì)自己生成的詞云圖滿意嗎？如果你不滿意，也不要緊，可以挖掘wordcloud軟件包的其他高級(jí)功能。嘗試一下，看自己能不能做出這樣的詞云圖來？討論學(xué)完了本方法后，你做出了一張什么樣的詞云圖？除了本文介紹的方法以外，你還知道哪些便捷地制作詞云或其他信息圖的方式？歡迎留言，分享給大家。我們共同交流討論。如果你對(duì)我的文章感興趣，歡迎點(diǎn)贊，并且微信關(guān)注和置頂我的公眾號(hào)“玉樹芝蘭”()。如果本文可能對(duì)你身邊的親友有幫助，也歡迎你把本文通過微博或朋友圈分享給他們。讓他們一起參與到我們的討論中來。

就拿大數(shù)據(jù)說話，優(yōu)勢(shì)一目了然，從事IT行業(yè)，打開IT行業(yè)的新大門，找到適合自己的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，進(jìn)行專業(yè)和系統(tǒng)的學(xué)習(xí)。