excel_wordcloud

最新推荐文章于 2025-05-27 23:47:46 发布
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博客记录了信息技术相关的易错点，虽未详细展开，但聚焦信息技术领域，能为相关学习和工作提供参考，帮助避免常见错误。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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易错点7bac913f78b84aafa0d5d2d88d2a5be7.png 

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旺旺薛病
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excel_wordcloud操作（初学者教程）
verity709804082的博客
12-08 1068
wc = wordcloud.WordCloud(mask = im ,font_path = 'C:\Windows\Fonts\STCAIYUN.TTF',background_color ='pink')#(2)创建词云对象。data = pd.read_excel('../Stu_pack/wordcloud/school.xls',index_col=0) #创建文件对象d。s.write_merge(0,0,0,6,'上海市高校信息表',style) #写表标题并合并单元格（A1:A7)
Excel_wordcloud
2301_77734421的博客
12-19 441
excel_wordcloud操作
2201_75319350的博客
12-12 444
安装第三方库。
excel_wordcloud操作Python
2301_79631506的博客
11-08 195
write_merge(行序1，行序2，列序1，列序2，内容，样式)：合并指定范围单元格，并指定内容（第n行写n-1行，第n列写n-1列）write(行序，列序，内容，样式)：向单元格添加内容（Worksheet类）sheet_by_index（索引）：根据索引获取表单（Book类）cell_value(行序，列序)：获取单元格内容（Sheet类）add.sheet(名称)：添加表单（Workbook类）列表名.append( )：将（）里的内容追加到列表中。（3）指定工作簿中的表单Sheet。
Python·excel_wordcloud操作2
2301_78526307的博客
11-20 176
阅读前提：此篇笔记主为个人校内学习笔记，各位可以选择性参考，以下内容中所提文件素材（结果部分会略写）概览就好，以代码运用为中心。此为的excel_wordcloud操作2的学习笔记，建议先阅读。
第九次作业 excel_wordcloud操作
m0_73971308的博客
11-19 144
In [5]:#（1）导入模块xlrd#（2）打开工作薄book#（3）根据工作薄中的工作表#（4）根据行列序号读取内容并存放到二维列表里面schools = [] #定义一个二维列表存放工作表数据school = [] #定义一个一维列表存放每个单元格的数据content = sheet.cell_value(row,col)# 读取每个单元格的数据存放到变量content里面school.append(content) #将每行的数据追加到一维列表school里面。
excel_wordcloud文件操作
IT1ATM的博客
11-19 186
'10006', '北京航空航天大学', '北京市', '是', '是', '是', '理工类']['10006', '北京航空航天大学', '北京市', '是', '是', '是', '理工类']['10005', '北京工业大学', '北京市', '否', '是', '否', '理工类']['10007', '北京理工大学', '北京市', '是', '是', '是', '理工类']['10008', '北京科技大学', '北京市', '否', '是', '否', '理工类']
Excel_wordcloud操作（词云库）
Smyslenny_L的博客
11-08 373
目录一、前期准备应对方法1： 应对方法2：二、Excel文件的读取与写入 1.Excel文件的读取： (1)导入模块xlrd (2)打开工作簿Book (3)指定工作簿中的表单Sheet (4)根据行序号读取内容拓展：只读取前十的信息并打印 2.Excel文件的写入 (1)导入 (2)构造工作簿：Workbook (3)为工作簿添加工作表：Worksheet (4)根据行列序号写入内容
Python·excel_wordcloud操作1
2301_78526307的博客
11-14 157
阅读前提：此篇笔记主为个人校内学习笔记，各位可以选择性参考，以下内容中所提文件素材（结果部分会略写）概览就好，以代码运用为中心。
vite学习笔记
zxz86的博客
05-23 947
现代浏览器项目（Chrome >=61, Firefox >=60, Safari >=11）assetsInlineLimit: 4096, // 4KB以下资源内联。框架新项目（Vue3/React18/Svelte）极速启动：冷启动时间比传统工具快 10-100 倍。闪电热更新：HMR 更新速度不受项目规模影响。智能构建：生产环境使用 Rollup 打包。库开发（利用 Rollup 的纯净打包）.scss/.less 直接导入。微前端子应用（快速加载需求）模拟 CommonJS。
nlf 2025 部署笔记
jacke121的专栏
05-23 598
cl: 命令行 error D8021 :无效的数值参数“/Wno-cpp”
【学习笔记】Sophus (Python) 使用文档
Chase Blog
05-23 479
Sophus 是一个用于处理李群的库，支持旋转与变换的多种表示形式（如四元数、旋转矩阵、轴角等），并提供李群与李代数的相互转换、位姿插值、逆变换等功能。
ESP32-S3 学习笔记（2）-屏幕驱动和lvgl移植
qq_26048279的博客
05-25 615
本文介绍了ESP32驱动ST7789屏幕并移植LVGL图形库的全过程。首先通过SPI协议实现了ST7789驱动，包括引脚配置、初始化流程和刷新机制。然后将LVGL移植到ESP32平台，重点解决了显示缓存分配、坐标校准等关键问题。文中详细说明了硬件接口配置、显存管理方法，并提供了屏幕坐标校准函数来解决显示偏移问题。最后指出实际应用中需要注意的细节问题，为开发者提供了完整的嵌入式GUI开发解决方案。
ADS学习笔记(三) 瞬态仿真
weixin_52342399的博客
05-25 1240
本文分析了BJT电路中交流信号仿真与瞬态仿真放大倍数不一致的问题（3.422 vs 3.1）。主要原因是两种仿真方法的本质差异：交流仿真采用线性化小信号模型，而瞬态仿真使用完整非线性模型，10mV输入信号已使BJT表现出非线性特性，导致增益压缩。通过减小瞬态仿真输入信号幅度（如1mV），可观察到增益逐渐接近交流仿真值，验证非线性效应是差异根源。文中附图展示了仿真电路和结果波形。
​​UniBoard：私有化部署，导航笔记文件一站式管理
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05-25 529
一款集成了导航管理、云笔记、短链服务、文件存储与分享等实用工具
论文阅读笔记——Step1X-Edit: A Practical Framework for General Image Editing
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Multiple_x的博客
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Step1X-Edit: A Practical Framework for General Image Editing 论文阅读笔记
《算法导论(第4版)》阅读笔记：p127-p133
codists的博客
05-24 792
(1)定义c. [mathematics]an expression (= mathematical statement) that has two terms (= numbers or symbols) that are not the same(二项式)。(2)示例。
《算法导论(第4版)》阅读笔记：p115-p126
codists的博客
05-23 375
无。(1)vagary: vagus(“roving, wandering(闲逛)”)c. originally, vagary means physical wandering, over time, it evolves to describe unpredictable changes(变幻莫测)。(2)示例。
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud def create_wordcloud(city_name): data_path = r"C:\Users\17116\Desktop\大一\去哪儿.xlsx" travel_data = pd.read_excel(data_path) city_dataframe = travel_data.groupby('地点').get_group(city_name) # 提取玩法列并合并为一个字符串 corpus = ' '.join(city_dataframe['玩法']) # 创建词云对象 wordcloud = WordCloud( width=2000, height=500, font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf", background_color='white').generate(corpus) # 在显示词云图之前设置图像大小 plt.figure(figsize=(60, 30)) plt.imshow(wordcloud.recolor(), interpolation="bilinear") plt.axis('off') plt.show() 基于上面的代码，如何实现把“玩法”那一列中的“深度游”剔除后生成词云图
07-15
travel_data = pd.read_excel(data_path) city_dataframe = travel_data.groupby('地点').get_group(city_name) # 剔除玩法列中的"深度游" city_dataframe = city_dataframe[city_dataframe['玩法'] != '深度游...
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