使用Tagxedo在线绘制词云图无法加载出creator的解决方法

  近期遇到需要用Tagxedo在线制作(Tagxedo - Creator)词云图的情况,打开网站后显示:

  随后在网上搜索Silverlight进行下载,下载后重启电脑,使用Edge重新打开网页,仍然不可行。
在网上查找相关信息,了解到下面的信息:


1. Microsoft Silverlight将于 2021 年 10 月 12 日结束支持。Silverlight 开发框架目前仅支持Internet Explorer 10 和 Internet Explorer 11,对 Internet Explorer 10 的支持将于 2020 年 1 月 31 日束。不再支持 Chrome 、Firefox 或任何使用 Mac 操作系统的浏览器。

2.2022年8月14日,有一位某乎网友评论:“mac各种浏览器都不行,按了SilverLight也不行。windows最后用老IE打开了(注意不是internet edge)”

  因此尝试下载Internet Explorer 的老版本,但是没找到。不过发现Edge可以设置Internet Explorer模式。具体方法见:Microsoft Edge浏览器如何开启IE模式 - 知乎;

  或者参考:Microsoft Edge 中的 Internet Explorer 模式 - Microsoft 支持

  设置后,重启Edge,重新加载Tagxedo网页,加载成功如下:


考虑可再生能源力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
<think>嗯,用户这次咨询的是词云图的具体实现方法和工具选择,看起来是在进行文本数据可视化的工作。从引用内容来看,用户已经收集了一些基础资料,但需要更系统的实现指南。用户提到的几个关键点很清晰:获取数据的方法(明确提到“获取生成词云图的数据”)、具体生成步骤(数据处理工具)、软件推荐(“工具”)。这比单纯问“怎么做词云图”更专业,说明用户可能已经尝试过基础实现,遇到了数据预处理或工具使用方面的问题。注意到引用[3][4]提供了核心代码框架,但用户实际需要的是可扩展的解决方案。特别是引用[5]提到的停用处理,这往往是新手容易忽略的关键环节。结合用户提到“数据处理方法”,可能需要重点解释以下痛点:中文分的特殊处理、词频统计的优化方案、自定义形状的参数调整。上次回答中推荐了Python的wordcloud库作为主要方案,这次应该补充说明数据获取的具体手段:1)直接从字符串文本生成2)使用pandas处理结构化数据中的文本列3)爬虫获取网络文本的处理要点。工具链方面需要强调三件套:jieba(分)+wordcloud(核心库)+PIL/matplotlib(图形输)。用户隐藏需求可能是想比较不同工具的效率,所以同时提供Python和在线工具两套方案更稳妥。考虑到非技术用户,在线工具部分要具体到网址和操作要点(如微小宝的模板选择入口)。对于Python方案,需要特别提醒font_path字体配置这个常见坑点——很多Windows用户会忽略中文字体的路径设置。最后结构化呈现时,把“获取数据”放在第一步是符合逻辑的,因为用户明确提到该需求。代码示例保留基础框架即可,重点是通过注释说明可调整参数(如max_font_size),这和用户引用的材料里“max_words=50”的实践是一致的。</think> 我将详细说明生成词云图的数据获取、处理方法及工具使用流程: ### 一、核心数据获取方法 1. **文本数据来源** - **本地文件**:直接读取文本内容(支持.txt/.csv等) ```python with open("data.txt", "r", encoding="utf-8") as f: text = f.read() # [^4] ``` - **网络爬虫**:使用requests+BeautifulSoup抓取网页文本 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://example.com" html = requests.get(url).text soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') text = soup.get_text() ``` - **API数据**:接入社交媒体API获取内容(如Twitter API) - **结构化数据**:从数据库提取特定字段内容 ### 二、数据处理关键步骤 #### 中文文本处理 ```python import jieba # 分处理 words = jieba.cut(text) word_str = " ".join(words) # [^1] ``` #### 停用过滤 ```python stopwords = set() with open("stopwords.txt", encoding="utf-8") as f: for line in f: stopwords.add(line.strip()) # [^5] filtered_text = [word for word in word_str.split() if word not in stopwords] ``` ### 三、生成的核心工具 #### Python方案(推荐) ```python from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 创建对象 wc = WordCloud( font_path="msyh.ttc", # 中文字体路径 width=800, height=600, background_color="white", max_words=100, # 限制关键数量 [^4] stopwords=stopwords # 应用停用 ) wc.generate(" ".join(filtered_text)) # 输结果 plt.imshow(wc) plt.axis("off") plt.show() # 保存文件 wc.to_file("wordcloud.png") # [^3] ``` #### 在线工具(无需编程) 1. **WordArt.com**:支持中文形状 2. **微**(https://www.weiciyun.com/):中文定制化 3. **Tagxedo**:基于网页的生成器 ### 四、高级定制技巧 1. **形状控制**: ```python from PIL import Image import numpy as np mask = np.array(Image.open("shape.png")) # 蒙版图片 wc = WordCloud(mask=mask) ``` 2. **颜色方案**: ```python wc.recolor(color_func=ImageColorGenerator(mask)) # 基于图片上色 [^3] ``` 3. **词频调整**: ```python from collections import Counter word_freq = Counter(filtered_text) wc.generate_from_frequencies(word_freq) # 自定义权重 ``` ### 五、常见问题解决 1. **中文乱码问题**: - 需下载中文字体(如`simhei.ttf`) - 在WordCloud中指定`font_path="路径/字体名.ttf"` [^4] 2. **词频失真**: - 添加自定义停用表 - 调整`max_font_size`参数控制关键大小差异 > **完整工具链建议**:文本获取 → Jieba分 → 停用过滤 → 词频统计 → WordCloud生成 → Matplotlib可视化 [^1][^3][^4]
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