如何做关键词云图视频

如何使用绘制分词和词云

分词工具我比较喜欢用pkuseg，网上有篇流传很多的做张小龙3万字演讲词云的就是用的这个，然后从百度文库里下载一个停用词库放里面就可以了，很好用；用python制作的话大致需要用到以下这些库，就是出来的词云是静态的，要想制作动态词云还得借助其他工具，我也正在学习。

import pkuseg

from collections import Counter

import pprint

from PIL import Image

import numpy as np

from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator

from matplotlib import pyplot as plt

import imageio

from imageio import imread

如何使用绘制分词和词云，其实最简单的方法就是使用有分词功能的词云生成器了

建议您使用国内的微词云工具，因为这里面有大文本分词功能和词云数据可视化的效果

大概说下如何使用

1. 在浏览器中搜索微词云进入主页，点击创建词云，进入创建页

2. 左侧栏都是使用功能区，那么我们点击内容栏，会看到左侧有个【导入】，点击导入的小角标，选择【大文本分词录入】把大文分复制粘贴进入，点击【分析】

把不希望展示的词性单词取消掉，最后点击【生成词云数据】

3. 点击左侧栏的【形状】点击一个喜欢的词云形状模版，就会自动生成词云图了

4.最后点击下载到本地就可以了

如果希望在手机上制作词云 图，可以微信搜索懒人词云希望能帮到你。

论文可视化分析怎么做

论文可视化分析是指通过图表、地图、热图等方式将文献中的数据和情况进行可视化呈现并加以分析。
在进行论文可视化分析时，需要以下步骤：1. 数据采集：通过文献检索、引文分析等方式收集文献相关数据。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，如去除重复数据、填充空值、转换格式等。
3. 数据可视化：根据实际需求和文献数据特点，选择合适的可视化方式进行呈现，如词云图、柱状图、折线图等。
4. 数据分析：通过对可视化结果的观察和分析，得出结论并串联文献中的相关内容。
总之，论文可视化分析可以帮助研究者更加清晰地了解文献内容和趋势，从而更好地展开研究工作。

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