wordcloud 词云 关键字重复多次

最新推荐文章于 2026-01-07 13:36:22 发布
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#python #wordcloud #词云

本文解答了一个关于段错误的问题，提供了详细的解决步骤和可能的原因分析，对于遇到类似问题的开发者具有较高的参考价值。
基于【wordcloud × jieba】对文本进行分析，实现词云图可视化（附源代码+参数解析+注释+Bug解决+清晰度优化+建立词云的过程说明）
追光者♂：记录、分享、总结、提升，现象级专栏《Python从入门到人工智能》作者，无惧黑暗，坚信曙光
04-21 638
大家好，这是最近完成的一个项目，基于Python语言以及wordcloud × jieba 实现对文本分析，进而生成可视化的词云，最终的效果还是不错的！本次记录了过程中遇到的一些问题以及调试等过程，并且附带源代码，希望大家喜欢！欢迎大家阅读和留言。
[Python从零到壹] 十六.文本挖掘之词云热点与LDA主题分布分析万字详解
热门推荐
杨秀璋的专栏
08-10 1万+
前一篇文章讲述了数据预处理、Jieba分词和文本聚类知识，这篇文章可以说是文本挖掘和自然语言处理的入门文章。本文将详细讲解文本挖掘领域的词云热点分析和LDA主题分布分析。两万字基础文章，希望对您有所帮助。欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家。
Python：wordcloud构建词云出现关键字重复的情况！已解决！
希望你会喜欢
05-19 1万+
写在前面 如图所示，这个词云展示的内容出现了同一关键词重复的现象，这并不是我们想要的 问题解决 其实这种情况与collocations参数有关，默认collocations=True，会统计搭配词。比如你的text是“我爱码代码”，当collocations为True时，就会把“码代码”也当作一个词进行统计，所以会出现重复。所以添加collocations=False即可。 from wordcloud import WordCloud wc = WordCloud( font_path=fon
python 词云 一个词会重复出现两次 如何解决
牛肉胡辣汤
04-13 1574
词干提取是文本处理中常用的技术，它将单词转换为它们的词干或根形式，从而可以将具有相同含义的不同形式的单词归一化为同一个词干。PorterStemmer模块基于Martin Porter的词干提取算法，这个算法是一种广泛使用的轻量级词干提取算法，可以处理英语文本中的不同形式的单词。在数据预处理阶段，我们会遇到同一个词由于不同形式而重复出现的问题，为了解决这个问题，我们需要对数据进行清洗和处理。在生成词云时，我们可以将重复出现的同一个词的词频进行合并，确保每个词只出现一次，并且词频是累加的。
词云中去重复的词_今天从零教你开始利用Python打造词云图！
weixin_39992072的博客
11-02 2780
1. 量身打造属于你的词云图今天的Python案例是跟着笔者来打造属于自己的词云图。那么什么是词云图呢？我们在百度中来搜索一下，如图所示：概念：词云图就是由词汇组成类似云的彩色图形。接下来我们就可以去为自己量身打造一张词云图了，但是笔者在这里的话就不拿自己的照片来进行演示了。最近很火的一部电影冰雪奇缘2，不知道大家有没有看过。无论是美轮美奂的画面质感，还是艾莎的造型如图1所示，都得到了众多人的喜爱...
词云中去重复的词_一种SEO关键词去重方法
weixin_39599081的博客
10-27 777
在搜索引擎眼中，貌似不同的关键词，很可能是相同的，比如下面4个关键词：周杰伦演唱会上海周杰伦演唱会上海周杰伦上海演唱会周杰伦上海的演唱会经过分词，去除空白符及停止词，主体其实是一样的。但用一般的方法，很难对这样的关键词去重。今天介绍一种SEO关键词去重方法，解决这个问题。思路是，将关键词去除空白符及停止词并分词，然后将分词之后的每个词数字化，然后将数值相加，得到关键词对应的数值。显然的...
python做词云同一词汇出现了两次_作图详解 | 利用python绘制词云
weixin_35286433的博客
12-29 2875
“词云”是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出的一种可视化手段，形成“关键词云层”或“关键词渲染”，使浏览者只要一眼扫过词云图片就可以了解文本中被重复频率最高的词汇，从而得知庞大的文本背后的核心内容。今天，小编尝试使用python对某一领域专利中的英文摘要进行分析，找出其中出现频率较高的词汇绘制成词云，以展示该领域的核心技术。1.扩展包的安装我们使用python的wordcloud库和...
文本预处理——构建词云
2301_79731058的博客
10-25 1134
这些单个单词反映了网页的上下文，并聚集在词云中。由于我们使用 .imshow() 创建图像，因此图像的重采样是由于图像像素大小和屏幕分辨率不匹配而完成的。在我们的示例中，我们将列。参数控制，以根据我们的需要生成更柔和或更清晰的图像。根据步骤 3 中的参数，将文本数据添加到您选择的变量中。虽然创建 Python 词云的方法有很多种，但最广泛使用的类型是使用 语料库中的。词云需要适量的文字，文字过多会阻碍词云的视觉效果，文字过少又没有意义。需要检查我们的数据集中的空值，因为在创建词云时，它不会接受带有。
词云颜色
03-22
text = "重复多次出现的关键字 关键字 出现 多次" wordcloud = WordCloud().generate(text) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.show() ``` 上述代码展示了最基础的词云生成...
python做词云同一词汇出现了两次_python 绘制词云基本操作以及遇到的问题
weixin_39890652的博客
01-12 875
遇到的问题1.pycharm安装wordloud(词云)时报错 ，找不到wordloud版本。原因是wordloud是 whl文件。python第三方组件有很多都是whl文件，安装前需要先下载.whl文件。(第三方whl文件包的网站：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/)①根据自己的python版本下载对应的 wordloud文件②下载完成以后打开...
python做词云同一词汇出现了两次,利用Python显示词云（分词技术）
weixin_42628846的博客
03-26 1638
偶然在网上看到词云，感觉挺有趣的，于是自己动手写了个程序来显示。根据百度百科： “词云”这个概念由美国西北大学新闻学副教授、新媒体专业主任里奇·戈登(Rich Gordon)于近日提出。戈登做过编辑、记者，曾担任迈阿密先驱报(Miami Herald)新媒体版的主任。他一直很关注网络内容发布的最新形式——即那些只有互联网可以采用而报纸、广播、电视等其它媒体都望尘莫及的传播方式。通常，这些最新的、最...
wordcloud画不重复的词云图
昆兰.沃斯 的博客
06-10 5964
python通过使用wordcloud我们能够画出词云图，下面简单说下wordcloud的使用包括重复的处理由于使用pip install直接安装会报错，相关依赖关系，所以这里我直接使用的whl文件来安装下载地址点这里，选择你所对应的版本。pip install xxx.whl    安装就行了，下面我们说说使用。from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS,...
WordCloud生成词云图时出现一堆方框
Artorias的博客
03-18 6612
在调试代码的时候，生成图片是一堆方框，见下图 其实这个是设置字体的问题，我原来用的是matplotlib库下自带的字体DejaVuSans.TTF，这款字体对中文支持不是很好 我另外下载了SIMYOU.TTF字体，生成图片成功 ...
worldcloud库—总结
ddxad1351的博客
08-07 599
import worldcloud w=wordcloud.WordCloud(<参数>) # 定义一个WordCloud对象 w.generate(txt) # 向WordC...
【实战】词频统计及词云图制作
dbuging的博客
04-11 9905
写在开头最近对词云有些兴趣，就自己瞎琢磨研究一些这方面的知识，期间也遇到一些小问题，写下此篇文章留作备注吧。研究对象金庸老先生的《天龙八部》正式开始（微笑脸） 统计字频 （1）先统计下小说的字频数： 天龙八部总共用字量4134个，top20的字不出意外都是一些常用词，不过“一”竟然排名第二很让我意外。 # -*- coding:utf-8 -*- import rewordcount = {}
秋叶SD-Trainer中缺少包的问题解决方式，例如onnxruntime
hello000w的博客
01-07 286
解决sd-trainer安装包的问题
使用Python进行人工智能（AI）网页抓取：综合指南
最新发布
SmartGarret的博客
01-07 457
使用Python进行人工智能（AI）网页抓取通过让模型解释页面内容而不是依赖脆弱的HTML规则来简化提取。Python仍然处理获取、验证和存储，而人工智能（AI）即使在布局更改时也能提供一致的结构化数据。随着工作流程的增长，用于抓取的MCP服务器和n8n自动化等工具使扩展、处理重试和将结果移至下游变得更容易，而无需为脚本添加复杂性。这种方法同样适用于快速实验和生产就绪的管道。人工智能（AI）网页抓取是使用语言模型而不是刚性解析规则从网页提取结构化数据的一种方法。
面向微服务事件驱动与异步消息可靠处理的互联网系统高可用设计与多语言工程实践分享
2501_94180531的博客
01-05 418
事件驱动解耦服务，提高吞吐可靠投递与幂等消费保证消息一致性监控、重试与顺序控制是稳定性的关键微服务事件驱动与异步消息可靠处理，使系统在高并发和复杂业务场景下保持稳定与可控。通过在多语言系统中统一幂等语义、结合可靠投递、顺序控制和监控策略，互联网系统能够在异步流程中实现高可用和长期可维护性。这篇关于事件驱动与异步消息可靠处理的工程实践分享，希望为你在微服务高可用设计中提供可落地、长期有效的参考思路。
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