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根据词汇出现的频率生成词云
根据词汇出现的频率生成词云
词云
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2020-05-18
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分析一段文字，把出现频率高的词语做成词云，是一种数据可视化的方法；用于生成一段文字的词云，并导出图片。
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wordcloud-generator:从词频词典生成词云的工具
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Wordcloud生成器 概括 该工具使用从词频词典中生成词云。 版本：1.0.0 要求 python版本：3.6+ 用法 python wordcloud_generator/__init__.py -h显示帮助消息。 用法： python wordcloud_generator/__init__.py <words> <wordcloud> --image <path> --font <
词云生成程序
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这是一个词云生成程序，使用时需要有以wordcloud.jpg命名的图片，以wordcloud.txt命名的文本做为辅助与此程序放置在同一个目录下。
根据关键词生成词云
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wordscloud.jar 根据关键词生成词云
词云生成软件
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非常好用的词云，可以随意生成，包括代码词云，可以任意选择词频范围！速度超快，在线词云生成器无法比拟！
python:从excel中提取高频词生成词云
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基于Python词云生成器
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基于python实现的的免安装词云生成器——使用python实现文章的词云图的绘制，然后需要具有交互界面，并且能够在没有python环境的电脑下运行，方便不懂编程的人直接使用。
基于nlp自然语言识别词云联想.zip
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基于nlp自然语言识别词云联想.zip 大学生课程设计 基于python的课程设计 自己大二写的课程设计
Python实现Wordcloud生成词云图的示例
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主要介绍了Python实现Wordcloud生成词云图的示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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词云生成器，支持中英文，注意：输出时要写图片文件的拓展名
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统计词频和生成词云python程序
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近期因为工作需要，想利用python实现中分词频统计，然后生成图云的小程序。此前完全没有接触过这一块，各种百度后实现最初的需求，这里上传源码，希望能给其他小伙伴一点参考。
用python实现词频分析+词云.py
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代码的详解在我的博客中有所介绍，或者也可以看我的知乎文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/103080917。 这个是.py文件，可以直接进行调试。我是在python3.7版本下进行调试的，不同版本的python语法可能会略有不同。调试前需要安装一些库，在.py文件的开头有所说明。调试的一些所需文件、部分说明，可以在这个链接中进行下载：https://pan.baidu
Wordcloud中英文词云生成器WCM_V2.0升级版
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词云生成器，支持中英文，注意：输出时要写图片文件的拓展名 版本更新：新加菜单， 新功能：按词频和词阶排序， 新链接：网上词云制作链接。 可在软件中发邮件联系作者。
colormap_maker:根据颜色在专辑封面中出现的频率创建matplotlib颜色图
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Domain_GoogleAPI_Top_URL:该项目使用Google Search API根据域关键字和短语列表提供最常出现的URL列表。 该代码首先根据提供的关键字生成短语，然后将其用于搜索。 每次搜索后，都会考虑前10个网址并将其添加到字典中。 遍历所有关键字，最终根据出现的频率对字典进行排序
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Domain_GoogleAPI_Top_URL 该项目使用Google Search API根据域关键字和短语列表提供最常出现的URL列表。 该代码首先根据提供的关键字生成短语，然后将其用于搜索。 每次搜索后，都会考虑前10个网址并将其添加到字典中。 遍历所有关键字，最终根据出现的频率对字典进行排序。
機械学習による迷惑メールの分類:电子邮件根据每个词的出现频率和词的向量化进行分类。有两种类型可用，一种使用朴素贝叶斯，一种使用 LSTM。-matlab开发
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在此示例中，使用称为朴素贝叶斯或 LSTM 的技术根据电子邮件的文本确定电子邮件是否为垃圾邮件。前半部分，垃圾邮件根据邮件正文中每个词的出现频率和朴素贝叶斯进行分类。在后半部分，我们使用预学习网络将单词转换为向量表示，然后使用深度学习 (LSTM) 对其进行分类。对于前半部分使用朴素贝叶斯的方法，我参考了这篇文章。机器学习~垃圾邮件分类（朴素贝叶斯分类器）~ https: //qiita.com/
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