word-cloud

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我从字典中创建wordcloud，对于wordcloud我使用由github用户amueller创建的库wordcloud。这是我的代码： from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS import matplotlib.pyplot as plt MyData= {u'arbeid': 0.0006715695865686539,

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用于词云的MemSQL表设计

我正在通过将推文存储到memsql中的表中来处理Twitter提要。该表具有像tweet_id，posting_time，正文等字段... 该表包含每天约500万tweets。迄今为止存储的总共10亿条推文该表存储为一个列存储，tweet_id作为分片键，而且posting_time存储为列存储聚簇列。到目前为止，它对所有实时分析工作正常，如果您查询某一天，它会在亚秒内返回答案。日期过滤器越宽

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wordcloud在Python中的CSV文件

我有2列（数据帧）CSV文件列1包含了一句我爱香蕉和2列包含一个CLASSE我已经5 classes 我需要一个wordcloud每个类其实每个类都对应每个类都有可能做到这一点吗？它试试这个代码，但id不工作的数据集 text classe i love banana positive i hate banana negetive maybe i love

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如何从CSV词云与字频率

文件我有一个CSV数据的格式如下 column1 column2 hello 1 film 9 chicken 20 etc etc 怎样才能用这样的文件与Python词云文件？我尝试使用Andreas Mueller的wordcloud软件包，但它不接受csv。我使用generate_from_frequencies的选择，因为这样 reader = csv.reader(op

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CSS如何实现词云？

我正试图用CSS创建一个文字云类型输出。基本上，我有一个div盒和X数量的文本元素，需要在盒子里面。但是，它们需要具有不同的字体大小。例如，假设我拥有这个： .box { display: flex; width: 40vw; height: 30vw; overflow: hidden; } .text1 { font-size: 5vw; } .text2 { font-size: 4vw

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如何在一个页面上显示两个d3 wordcloud

我试图把两个（甚至更多 - >这取决于用户设置）d3 wordclouds到一个页面。不过，我会得到以下结果：看来，这个词列表不会被解析正确。我的代码如下所示：（PHP的$块变量指定的位置，在近期wordcloud应该显示。） var container = "svg_<?php echo $Block;?>"; var w = $('#word_cloud_<?php echo $Bl

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D3：词云（方向和旋转）

我已经从GitHub下载了Word cloud visualization的文件，但我无法看到它们如何以Orientation和Rotation的值更改词云。他们写了哪些代码来使用方向和旋转？我可以使用.rotate(function() { return ~~(Math.random() * 6- 2.5) * 30; })有一个随机旋转的单词，但我想实现与jasondavies完成一样。

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来自txt文件的Python Wordcloud

我正尝试使用txt文件中的文本创建wordcloud。到目前为止，这是我的代码有 import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS file_content=open ("tweets.txt").read() wordcloud = WordCloud(font_path = '

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如何把wordcloud放在一个高质量的pdf中

我正在使用R包wordcloud2。它工作正常，但我需要产生一个PDF结果，我发现的唯一方法是以下几点。我已经获得了词和相应频率的数据帧： > ds word freq 1 data 33 2 cloud 32 3 complessità 29 4 system 29 5 cliente 24 6 soglia 24 7 servizi 19 8 n

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Python词云 - IndexError：字符串索引超出范围

我正尝试使用python中的单词词典构建wordcloud。这里是我的脚本 from wordcloud import WordCloud words = {'Python':15, 'Pandas':13, 'R':16, 'Analyis':10, 'Scikit learn':19, 'Matplotlib':10} wc = WordCloud() wcloud = wc.gene