​「Python大数据」词频数据渲染词云图导出HTML

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
简介: 使用Python,本文展示数据聚类和办公自动化,焦点在于通过jieba分词处理VOC数据,构建词云图并以HTML保存。`wordCloud.py`脚本中,借助pyecharts生成词云,如图所示,关键词如"Python"、"词云"等。示例代码创建了词云图实例,添加词频数据,并输出到"wordCloud.html"。

前言

本文主要介绍通过python实现数据聚类、脚本开发、办公自动化。词频数据渲染词云图导出HTML。

一、业务逻辑

  • 读取voc数据采集的数据
  • 批处理,使用jieba进行分词,去除停用词
  • 词频数据渲染词云图
  • 将可视化结果保存到HTML文件中

二、具体产出

在这里插入图片描述

三、执行脚本

python wordCloud.py

四、关键代码

from pyecharts.charts import WordCloud
from pyecharts import options as opts

# 假设我们有以下词频数据
word_freq = {
    'Python': 1000,
    '词云': 800,
    '生成': 600,
    '教程': 400,
    'pyecharts': 200,
    '数据可视化': 300,
    '图表': 250,
    'Python2': 1000,
    '词云2': 800,
    '生成2': 600,
    '教程2': 400,
    'pyecharts2': 200,
    '数据可视化2': 300,
    '图表2': 250,
    'Python3': 1000,
    '词云3': 800,
    '生成3': 600,
    '教程3': 400,
    'pyecharts3': 200,
    '数据可视化3': 300,
    '图表3': 250
}

# 创建词云图实例
wc = WordCloud()

# 将词频数据转换为pyecharts所需的格式,即二维数组
data_pair = [list(item) for item in word_freq.items()]

# 添加词频数据到词云图
wc.add("小王子词云", data_pair, word_size_range=[20, 100], shape="cardioid")

# 设置全局配置项,包括标题和提示信息
wc.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="小王子词云"),
    tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True),
)

# 渲染并导出词云图到HTML文件
wc.render("wordCloud.html")
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