Python库——词云库Wordcloud（附源码）

       Python中的Wordcloud库是一种强大的工具，专为生成词云图而设计，它能直观地呈现文本数据中高频词汇的视觉化呈现，帮助我们快速理解文本的分合指标源码主题。

       安装Wordcloud有多种方法，首选推荐的是在PyCharm集成环境中使用一键安装功能，只需在代码中引入库，鼠标悬停在“Wordcloud”上，即可轻松完成安装过程。

       要使用Wordcloud，主要分为三个步骤：首先，创建一个WordCloud对象。这个对象允许用户通过定制参数来调整词云图的样式，如形状、颜色等。例如，表1列出了常用的一些参数，如字体、最大词大小、背景颜色等，用户可以根据需求进行调整。

       对于中文文本的处理，Wordcloud同样适用，但需要进行分词处理。这通常涉及到对中文字符进行拆分，以便进行频率统计。一旦处理完毕，你便可以生成对应的中文词云图。

       下面是猎杀源码一个实际应用的案例，展示Wordcloud如何将中文文本中的高频词汇以美观的词云图形式呈现出来。尽管具体效果因文本内容而异，但总体上，Wordcloud为理解和可视化中文文本提供了直观的可视化工具。

利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程

       项目内容

       案例选择商品类目：沙发；数量：共页个商品；筛选条件：天猫、销量从高到低、价格元以上。

       以下是分析，源码点击文末链接

       项目目的

       1. 对商品标题进行文本分析，词云可视化。

       2. 不同关键词word对应的sales统计分析。

       3. 商品的价格分布情况分析。

       4. 商品的销量分布情况分析。

       5. 不同价格区间的商品的平均销量分布。

       6. 商品价格对销量的影响分析。

       7. 商品价格对销售额的影响分析。

       8. 不同省份或城市的商品数量分布。

       9. 不同省份的商品平均销量分布。

       注：本项目仅以以上几项分析为例。

       项目步骤

       1. 数据采集：Python爬取淘宝网商品数据。

       2. 数据清洗和处理。

       3. 文本分析：jieba分词、wordcloud可视化。

       4. 数据柱形图可视化barh。

       5. 数据直方图可视化hist。

       6. 数据散点图可视化scatter。

       7. 数据回归分析可视化regplot。

       工具&模块：

       工具：本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。

       模块：requests、cpt源码retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn等。

       原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载。

       一、爬取数据

       因淘宝网是反爬虫的，虽然使用多线程、修改headers参数，但仍然不能保证每次%爬取，所以，我增加了循环爬取，直至所有页爬取成功停止。

       说明：淘宝商品页为JSON格式，这里使用正则表达式进行解析。

       代码如下：

       二、数据清洗、处理：

       (此步骤也可以在Excel中完成，再读入数据)

       代码如下：

       说明：根据需求，本案例中只取了item_loc、raw_title、view_price、view_sales这4列数据，主要对标题、区域、价格、销量进行分析。podofo 源码

       代码如下:

       三、数据挖掘与分析：

       1. 对raw_title列标题进行文本分析：

       使用结巴分词器，安装模块pip install jieba。

       对title_s（list of list格式）中的每个list的元素（str）进行过滤，剔除不需要的词语，即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉：

       为了准确性，这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素进行去重，即每个标题被分割后的词语唯一。

       观察word_count表中的词语，发现jieba默认的词典无法满足需求。

       有的词语（如可拆洗、不可拆洗等）却被cut，这里根据需求对词典加入新词（也可以直接在词典dict.txt里面增删，然后载入修改过的dict.txt）。

       词云可视化：

       安装模块wordcloud。

       方法1：pip install wordcloud。

       方法2：下载Packages安装：pip install 软件包名称。

       软件包下载地址：lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...

       注意：要把下载的软件包放在Python安装路径下。

       代码如下：

       分析

       1. 组合、整装商品占比很高；

       2. 从沙发材质看：布艺沙发占比很高，比皮艺沙发多；

       3. 从沙发风格看：简约风格最多，北欧风次之，其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式等；

       4. 从户型看：小户型占比最高、大小户型次之，大户型最少。

       2. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析：

       （说明：例如词语‘简约’，则统计商品标题中含有‘简约’一词的sctp源码商品的销量之和，即求出具有‘简约’风格的商品销量之和）

       代码如下：

       对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据进行可视化。

       （本例中取销量排名前的词语进行绘图）

       由图表可知：

       1. 组合商品销量最高；

       2. 从品类看：布艺沙发销量很高，远超过皮艺沙发；

       3. 从户型看：小户型沙发销量最高，大小户型次之，大户型销量最少；

       4. 从风格看：简约风销量最高，北欧风次之，其他依次是中式、美式、日式等；

       5. 可拆洗、转角类沙发销量可观，也是颇受消费者青睐的。

       3. 商品的价格分布情况分析：

       分析发现，有一些值太大，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势，价格越高，在售的商品越少；

       2. 低价位商品居多，价格在-之间的商品最多，-之间的次之，价格1万以上的商品较少；

       3. 价格1万元以上的商品，在售商品数量差异不大。

       4. 商品的销量分布情况分析：

       同样，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择销量大于的商品。

       代码如下：

       由图表及数据可知：

       1. 销量以上的商品仅占3.4%，其中销量-之间的商品最多，-之间的次之；

       2. 销量-之间，商品的数量随着销量呈现下降趋势，且趋势陡峭，低销量商品居多；

       3. 销量以上的商品很少。

       5. 不同价格区间的商品的平均销量分布：

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 价格在-之间的商品平均销量最高，-之间的次之，元以上的最低；

       2. 总体呈现先增后减的趋势，但最高峰处于相对低价位阶段；

       3. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段，在元以上价位越高平均销量基本是越少。

       6. 商品价格对销量的影响分析：

       同上，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 总体趋势：随着商品价格增多其销量减少，商品价格对其销量影响很大；

       2. 价格-之间的少数商品销量冲的很高，价格-之间的商品多数销量偏低，少数相对较高，但价格以上的商品销量均很低，没有销量突出的商品。

       7. 商品价格对销售额的影响分析：

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 总体趋势：由线性回归拟合线可以看出，商品销售额随着价格增长呈现上升趋势；

       2. 多数商品的价格偏低，销售额也偏低；

       3. 价格在0-的商品只有少数销售额较高，价格2万-6万的商品只有3个销售额较高，价格6-万的商品有1个销售额很高，而且是最大值。

       8. 不同省份的商品数量分布：

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 广东的最多，上海次之，江苏第三，尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地，说明在沙发这个子类目，广东的店铺占主导地位；

       2. 江浙沪等地的数量差异不大，基本相当。

       9. 不同省份的商品平均销量分布：

       代码如下：

       热力型地图

       源码：Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战

python简单词云生成

       本文旨在介绍如何用Python简洁地生成词云，无需复杂操作，仅需十行代码即可实现。词云，又称为文字云，是一种对文本数据中出现频率较高的关键词进行视觉突出呈现的有趣数据可视化方法，通过生成彩色来直观地展示文本数据的主旨。

       具体代码如下：

       代码如下：

       第一至第三行分别导入了画图库、词云生成库和jieba分词库。第四行读取本地文件，文本内容为公众号文章《老曹眼中研发管理二三事》。第五至第六行使用jieba对文本进行分词，并用空格隔开。第七行生成词云。第八至第十行用pyplot展示词云图。

       这种简洁明快的代码风格是Python吸引人的原因之一。

       为了确保代码能正常运行，需要检查开发环境。推荐使用Anaconda，一个适合Python数据分析的完整开发学习环境，安装过程简单。同样，需要安装wordcloud和jieba两个库。在遇到问题时，只需检查字体库设置，确保wordcloud可以正确显示中文词语。

       代码执行后，将生成如下的词云图。

       通过阅读源码，可以了解wordcloud实现过程中的细节，包括使用到的库和实现原理。词云生成原理并不复杂，大致分为5步。同时，wordcloud提供丰富的构造函数参数，允许用户自定义词云的各种增强功能。

       为了进一步展示词云的多样性和个性化，本文还提供了一些示例。例如，使用准文言文生成词云、在上填充词云等。在生成词云时，还可以自定义大小、选择合适的字体库以及更好地自主着色。

       词云背后实际上是数据集成处理的典型过程，包括数据收集、处理、生成词云和最终消费等环节。通过简单的代码实现，简化和抽象成为工程化中的常见策略。

       综上所述，Python生成词云的这种简洁方法不仅节省了时间，而且易于理解，适用于快速可视化文本数据的主旨。同时，通过代码的可扩展性和参数设置，用户可以进一步定制和优化词云效果，以满足不同的需求和场景。

EDG夺冠！用Python分析.3万条数据：粉丝都疯了!

       EDG夺冠信息

       在月6日的英雄联盟总决赛中，EDG战队以3:2战胜韩国队，摘得年英雄联盟全球总决赛的冠军，这一盛事在全网各大平台引人瞩目。

       微博排名榜首，截至月日，观看量已达到亿级，粉丝数增长至.4万。Bilibili平台上人气几亿，总弹幕数为.3万，全站排行榜最高第2名，粉丝数量已有.9万。腾讯、爱奇艺、优酷等视频平台，万人观看了比赛。虎牙等直播平台热度也居高不下。央视新闻也通过微博庆祝EDG夺冠。

       既然比赛热度如此之高，我们以Bilibili为基准，通过采集EDG夺冠比赛视频在该平台的.3万条弹幕数据，利用Python进行分析，以感受粉丝的热情。

       实战目标

       1. 利用爬虫技术抓取B站夺冠比赛视频的.3万条弹幕数据。

       2. 利用jieba、numpy等Python库对弹幕数据进行分析，并实现可视化。

       bilibili接口分析

       进入EDG夺冠比赛视频的URL，B站已整理了7个视频，覆盖从开幕式到夺冠全过程。B站弹幕数据接口为api.bilibili.com/x/v1/d...，通过oid请求相应视频弹幕的API接口，抓取弹幕数据。

       获取oid

       使用开发者工具的Network选项，找到以pagelist开头的请求接口，打开新窗口直接请求，获取JSON格式数据中的cid作为oid。

       编码定义获取cid的方法

       通过控制台输出拼接弹幕数据API接口，获取7个比赛视频的弹幕数据。使用正则表达式抓取数据，代码实现弹幕数据的抓取。

       避免乱码处理

       代码中加入处理乱码的步骤，确保数据正确解析。展示抓取的EDG.txt部分弹幕数据。

       词云图制作

       利用EDG背景图制作词云图，代码实现词云图的生成。也可以尝试制作迪迦奥特曼主题的词云图，或者使用pyecharts/echarts等库制作。

       总结

       使用PIL、jieba、numpy、requests、wordcloud、matplotlib等库进行数据分析和可视化，实现弹幕数据的高效处理。

       完整项目及源码下载

       完整项目和源码的获取方式在文末提供。