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微博熱搜詞云圖怎么生成（微博熱點(diǎn)詞云）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-05 02:30:56 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1015 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于微博熱搜詞云圖怎么生成的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、怎么利用百度云sugur做詞云圖
2、在BDP中，如何制作詞云呢？
3、Python 畫好看的云詞圖
4、熱搜詞云怎么看

微博熱搜詞云圖怎么生成（微博熱點(diǎn)詞云）

一、怎么利用百度云sugur做詞云圖

制作詞云圖。

注冊登陸進(jìn)入云圖制作中心

點(diǎn)擊“Sign up”進(jìn)行注冊。（注冊后可以將自己制作的云圖下載到本地）。

按要求填寫內(nèi)容。填寫好后點(diǎn)擊下方的”Sign up“注冊。

注冊好后，點(diǎn)擊右上角登錄。輸入賬號密碼進(jìn)入個(gè)人主頁。

進(jìn)入個(gè)人主頁如圖。點(diǎn)擊”create“進(jìn)入編輯界面。

進(jìn)入編輯界面如圖，開始我們的制作。在”word“選項(xiàng)卡下得表格，可以填寫我們需要的文字內(nèi)容，以及編輯文字的大小、顏色、角度、字體。點(diǎn)擊右上的”Visualize“也可預(yù)覽效果

輸入”love“”fun“并選擇文字顏色后，點(diǎn)擊預(yù)覽，效果如下圖。

點(diǎn)擊下方的，形狀、字體、布局，等選項(xiàng)卡可以對我們的云圖進(jìn)行調(diào)整。

點(diǎn)擊"shapes“選擇第二個(gè)心形圖片，在點(diǎn)擊”Visualize“，預(yù)覽效果如右邊圖像。一張簡易的云圖就制作好啦。

點(diǎn)擊頁面上方的”DOWNLOAD“下載，選擇”standard PNG",調(diào)出保存位置保存文件。

選擇文件保存路徑，點(diǎn)擊保存，一張高大上的云圖就做好啦。

二、在BDP中，如何制作詞云呢？

詞云操作還是很簡單的，正好之前借著《人民的名義》分析幾張?jiān)~云圖，給大家分享一下：

劇中人物到底誰最受歡迎？

微博熱搜詞云圖怎么生成（微博熱點(diǎn)詞云）

《人民的名義》哪些關(guān)鍵詞深受關(guān)注呢？

微博熱搜詞云圖怎么生成（微博熱點(diǎn)詞云）

除了電視名，達(dá)康書記的GDP太亮了，GDP更是我們國民關(guān)心的問題，電視反映現(xiàn)實(shí)，這或許也是這部戲的大火的原因吧~

誰是整部戲的顏值擔(dān)當(dāng)呢？

微博熱搜詞云圖怎么生成（微博熱點(diǎn)詞云）

雖然wuli侯局長的人氣被掩蓋了，但顏值還是妥妥的，更何況他可是顏值與廚藝的綜合擔(dān)當(dāng)（星星眼），放上一張wuli侯局長的照片鎮(zhèn)樓！

微博熱搜詞云圖怎么生成（微博熱點(diǎn)詞云）

數(shù)據(jù)僅供娛樂哈，哎，那些酷酷的圖是什么？是怎么做的哦？

說了這么多，詞云是什么呢？

簡單說，詞云是根據(jù)一段文字里的關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率生成文字的圖片組合，字體越大說明對應(yīng)的詞匯的頻率越高！詞云適合分析一些文本類型的字段，比如用戶職位分布、熱點(diǎn)詞分析等。

怎么用詞云分析最愛的《人民的名義》呢？

首先，快速上傳數(shù)據(jù)

微博熱搜詞云圖怎么生成（微博熱點(diǎn)詞云）

將數(shù)據(jù)上傳至BDP，BDP的詞云圖會自動對數(shù)據(jù)進(jìn)行詞頻計(jì)數(shù)，不需要用戶手動計(jì)數(shù)。

然后，拖拽生成高端的詞云

進(jìn)入“編輯圖表”界面后，詞云圖的要求是1個(gè)維度，0個(gè)數(shù)值，只需要將自己需要分析的字段拖拽到維度欄，選擇詞云即可。

微博熱搜詞云圖怎么生成（微博熱點(diǎn)詞云）

（注：默認(rèn)智能分詞，不要可以勾掉哦~）

詞云圖的制作奏是這么簡單，泥萌學(xué)會了嗎？《人民的名義》等你來玩~

三、Python 畫好看的云詞圖

詞云圖是數(shù)據(jù)分析中比較常見的一種可視化手段。詞云圖，也叫文字云，是對文本中出現(xiàn)頻率較高的 關(guān)鍵詞 予以視覺化的展現(xiàn)，出現(xiàn)越多的詞，在詞云圖中展示越顯眼。詞云圖過濾掉大量低頻低質(zhì)的文本信息，因此只要一眼掃過文本就可 領(lǐng)略文章主旨 。

例如👆上面這張圖，看一眼就知道肯定是新華網(wǎng)的新聞。

那生成一張?jiān)~云圖的主要步驟有哪些？這里使用 Python 來實(shí)現(xiàn)，主要分三步：

首先是“結(jié)巴”中文分詞 jieba 的安裝。

對于英文文本，word_cloud 可以直接對文本源生成詞云圖。但是對中文的支持沒有那么給力，所以需要先使用 jieba 對中文文本進(jìn)行分詞，把文章變成詞語，然后再生成詞云圖。例如：

jieba.cut 分詞：方法接受三個(gè)輸入?yún)?shù)，sentence 需要分詞的字符串；cut_all 用來控制是否采用全模式；HMM 用來控制是否使用 HMM 模型。

jieba.cut_for_search 分詞：方法接受兩個(gè)參數(shù)，sentence 需要分詞的字符串；是否使用 HMM 模型。該方法適合用于搜索引擎構(gòu)建倒排索引的分詞，粒度比較細(xì)。

jieba.analyse.textrank 使用 TextRank 算法從句子中提取關(guān)鍵詞。

然后安裝 wordcloud 詞云圖庫。

如果執(zhí)行上面命令后，顯示 success，那么恭喜你，安裝成功了。

我就遇到了 Failed building wheel for wordcloud 的錯誤。于是先安裝 xcode-select, 再安裝 wordcloud 即可（無需安裝 Xcode）。

wordcloud 庫把詞云當(dāng)作一個(gè) WordCloud 對象，wordcloud.WordCloud() 代表一個(gè)文本對應(yīng)的詞云，可以根據(jù)文本中詞語出現(xiàn)的頻率等參數(shù)繪制詞云，繪制詞云的形狀、尺寸和顏色。

1、首先導(dǎo)入文本數(shù)據(jù)并進(jìn)行簡單的文本處理