python 圆形分布

import math

a = [月中角度]
b = [每月例数]
n =总例数
i=0
fsin_all = 0
fcos_all = 0
for aa,bb in zip(a,b):
    bb = bb
    i+=1
    value = math.sin(aa/180.0*math.pi)*bb
    fcos = math.cos(aa/180.0*math.pi)*bb
    fsin_all +=value
    fcos_all +=fcos
    print('month',i,':  yuezhongjiaodu=',aa,'lishu=',bb,'fsin=',value,'fcos=',fcos)

print('fsin_all=',fsin_all,'fcos_all=',fcos_all)
print('y_mean=',fsin_all/n,'xmean=',fcos_all/n)
y=fsin_all/n
x=fcos_all/n
print('arfa=',math.atan(y/x)*180/math.pi+180)
arfa=math.atan(y/x)*180/math.pi+180
print('tianshu=',arfa*365/360.0)

r = math.sqrt(x**2+y**2)
print('r=',r)
s = 122.9548*math.sqrt(-math.log(r))
print('s=',s,'r=',r)

print('r0.05=',math.sqrt(3/(n+0.28)))

注意:122.95479628483989=180/math.pi*math.sqrt(2)*math.sqrt(math.log(10))

import tensorflow as tf

with tf.Session() as sess:
    b=0
    a = sess.run(tf.random_normal([28], mean=4.62, stddev=2.58))
    print('tf.random_normal([100000], mean=9.67, stddev=2.795)')
    print(a)
### 回答1: 要生成一个圆形词云,可以使用Python中的wordcloud库。首先需要安装这个库,在命令行中输入: ```python pip install wordcloud ``` 然后,可以按照以下步骤生成圆形词云: 1. 导入必要的库: ```python import os from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS ``` 2. 读取文本数据: ```python text = open('your_text_file.txt').read() ``` 3. 读取背景图片: ```python mask = np.array(Image.open('your_image_file.png')) ``` 4. 设置停用词: ```python stopwords = set(STOPWORDS) stopwords.add('said') # 可以添加其他需要过滤的词 ``` 5. 创建词云对象: ```python wc = WordCloud(background_color='white', max_words=2000, mask=mask, stopwords=stopwords, contour_width=3, contour_color='steelblue') ``` 6. 生成词云: ```python wc.generate(text) ``` 7. 显示词云: ```python plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() ``` 以上就是一个简单的生成圆形词云的过程。需要注意的是,要生成好看的词云,需要对参数做出适当调整。 ### 回答2: Python圆形词云是一种数据可视化工具,通过分析文本中的关键词频率和重要性,将这些关键词按照不同的大小和颜色排列在圆形图形中,以形成一个有趣而直观的视觉效果。 Python圆形词云的生成通常包括以下几个步骤: 1. 导入相关的Python库,如wordcloud和matplotlib。 2. 准备文本数据,可以是一段文字、一本书籍或者是从网页上爬取的数据。 3. 对文本进行分词处理,将长句切分成短句或单词,并去除停用词和标点符号等无意义的词语。 4. 统计每个词语的出现频率,并根据词频确定词语在圆形词云中的大小。 5. 设计圆形词云的样式,包括字体、背景颜色、边框样式等。 6. 使用wordcloud库生成圆形词云,并保存成图片或显示在屏幕上。 Python圆形词云的应用广泛,可以用于文本分析、舆情分析、市场调研等领域。通过观察词语在圆形词云中的分布和大小,我们可以直观地了解文本中的关键概念和热点话题,从而更好地理解文本背后隐藏的信息。此外,Python圆形词云还可以用于展示个人兴趣、社交网络分析等个性化场景,给人们带来视觉上的享受和乐趣。 综上所述,Python圆形词云是一种简单但有效的数据可视化工具,通过将关键词按照大小和颜色排列在圆形图形中展示,能够直观、有趣地展现文本的主题和情绪。 ### 回答3: Python圆形词云是一种用Python编程语言实现的词云展示方式。词云是通过文本数据的频率统计和可视化展示来呈现信息的工具。使用Python编程可以利用其丰富的文本处理和数据可视化库,如nltk、wordcloud和matplotlib等,来生成漂亮的圆形词云。 实现圆形词云的基本步骤包括: 1. 读取文本数据:通过Python的文件读取功能,将需要制作词云的文本文件加载到程序中。 2. 文本预处理:使用nltk库对文本进行预处理,如去除停用词、标点符号和数字等。如果需要,还可以进行分词和词干提取等处理。 3. 词频统计:对预处理后的文本进行词频统计,计算每个词在文本中出现的次数。 4. 生成词云:使用wordcloud库根据词频数据生成词云图像。可以设置词云的形状为圆形,配置词云的颜色、字体样式和大小等参数。 5. 展示词云:利用matplotlib库将生成的词云图像展示出来,可以保存为图片文件或直接在程序中显示。 Python圆形词云的优势在于它能够将文本信息以视觉化的方式展示出来,使得数据更加直观易懂。同时,使用Python编程可以充分发挥其文本处理和数据分析的强大功能,为生成高质量的圆形词云提供了便利。 总之,Python圆形词云是一种基于Python编程语言实现的文本数据可视化工具,通过对文本数据的处理和统计,生成漂亮的圆形词云图像,帮助用户更好地了解和传达文本信息。
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