Hadoop词频统计是一种分布式处理技术,它可以帮助我们快速地统计一个文本文件中每个单词的出现次数。它的原理是:
1. 首先,将文本文件分割成多个小块,每个小块都可以被一个Hadoop节点处理。
2. 然后,每个节点从自己的小块中读取每个单词,并统计每个单词出现的次数。
3. 接着,每个节点将自己统计出来的结果发送给主节点,主节点将所有节点发送过来的结果进行汇总,得到最终的结果。
Hadoop词频统计的优点是:
1. 它可以快速地处理大量的文本文件,因为它可以将文件分割成多个小块,每个小块都可以被一个Hadoop节点处理。
2. 它可以提供高可用性和可扩展性,因为它可以添加更多的节点来处理更多的文本文件。
3. 它可以提供高性能,因为它可以利用分布式计算来提高处理速度。
Hadoop词频统计的缺点是:
1. 它可能会出现数据倾斜,因为它可能会出现某些节点处理的数据量比其他节点处理的数据量大得多的情况。
2. 它可能会出现网络延迟,因为它需要在不同的节点之间传输数据,而这种传输可能会受到网络延迟的影响。
【东西】下【字数统计】英文单词=字数-中文字数或者朝鲜语单词
微信云词频统计是一种分析文本数据的方法,可以帮助我们了解某个话题或文章中出现最频繁的单词。以下是进行微信云词频统计的步骤:
1. 收集文本数据:首先需要收集要分析的文本数据,例如从社交媒体、新闻网站等获取相关内容。
2. 清洗和预处理:对于原始文本进行清洗和预处理,包括去除标点符号、停用词(如“的”、“在”等)以及数字等无关信息。
3. 分割单词:将每个句子或段落分割成单独的单词,并转换为小写字母格式。
4. 统计单词出现次数:使用Python编程语言中提供的Counter模块来统计每个单词在整篇文章中出现次数。
5. 生成云图:使用WordCloud库来生成可视化效果良好且易于理解的云图。该库允许用户根据不同需求自定义颜色、形状和字体大小等参数。
总之,在进行微信云词频统计时,请注意选择合适且易于操作的工具,并确保准确性和可靠性,以便更好地理解所分析内容并得到有价值信息。
推荐用软件Replace Pioneer,可以找出所有单词并可以按词频排序。详细步骤:首先需要把word文档保存为txt文本文件,然后:
1. 安装并打开Replace Pioneer, 选择Tools->Pattern Counter菜单2. 在上面的Source选择 File/http,然后在右边输入(或选择)txt文本的路径。
3. 确定Counter Template选择的是Characters, Words, Lines(默认值)4. 点中第3行Words,然后点击Detail,就可以按照出现次数列出所有词的频率。不仅如此,你可以统计任何模式的出现频率,比如标点符号,单个字符,双字符组合,等等。
如果你会正则表达式,你甚至可以统计有多少个词是以s结尾的,多少个词是3个字母的,等等任意统计。
在Word中,没有直接查找出现最多的词的功能。
但是可以列出被认为出现频率比较高的词,分别查找,再比较其出现的次数就行。1、单击开始—-查找按钮(或按Ctrl + F组合键);
2、弹出查找和替换对话框,在查找内容输入框中输入某个词,如“视图”;
3、切换到替换选项卡,在替换为输入框中输入:^&,单击全部替换按钮;
4、弹出提示框,在这个提示框中,可以得到“视图”这个词出现的10次数。
注:^&就是指查找的内容
生成词云之在线工具
搜索词云在线生成工具,会得到很多结果,包括国内外的网站平台都有。对比了搜索较为靠前的几款在线工具,但或多或少都存在一些使用上瑕疵,有的是网页加载慢,有的是要注册后方可使用,有的是字体支持较差,还有的是要付费使用。
当然,毕竟是要使用方便快捷有效的,而且最好还是免费的就完美了。对比之后,感觉这两个平台还算相对好用:
WordArt
优点:无需注册即可使用;对热词数量无限制;支持个性化配置,包括热词、字体、形状等;在线词云支持交互查看
缺点:英文操作界面,部分用户使用不便,加载较慢;字体支持差,中文仅有一种支持字体,且因权限问题可能无法添加本地字体
默认字体库仅有一种字体支持中文
微词云
优点:支持自动文本分析;有大量形状模板,也支持自定义模板;图片色彩多样,包括渐变色;支持大量字体;操作简单
缺点:需注册后方可使用;免费使用下载图片有水印;对热词数量有限制
支持大量个性化配置
2个在线平台生成的词云结果:
WordArt在线生成(个别中文仍有乱码)
微词云在线生成(中间实际有水印)
02 生成词云之软件工具
网页在线工具和桌面软件在生成词云这项任务上,本无实质差别,甚至很多平台是既支持在线生成也有桌面客户端软件。
为了区别于网页在线生成词云的方式,这里选用了商业智能分析工具Tableau作为桌面软件的代表来制作词云。虽然,可能词云不算的上是Tableau的主业。
用Tableau生成可视化图表一向比较简单,制作词云也不例外。将数据源加载进Tableau界面后,简单的点击设置即可。
“热词”是所有词源,”次数”是频度
实际上,用Tableau制作词云的输入数据不是文本,而是经处理后的两列结果数据。从这个角度来说,Tableau生成词云的方式甚至有些低级,严格讲只能称的上是对筛选和统计完毕后的文本进行可视化显示而已。
不过也容易想到其非常方便的应用场景,例如提供了若干个商品名称及其销售额的数据,则可通过词云中商品名的大小直观显现各自收益占比。
Tableau制作词云的优缺点:
优点:操作极其简单;词云界面可交互,便于二次筛选
缺点:输入源要求完成词频统计;个性化设置程度较低;热词大小对比度较差
提供统计完毕后的热词数据,利用Tableau生成词云结果:
Tableau生成的词云算不上出众
03 生成词云之编程工具
很多编程工具均可生成词云,Python自然也不例外。
wordcloud
wordcloud是Python专门用于制作词云的第三方库,使用前需安装,而且这个安装过程往往会隐藏一些坎坷。利用wordcloud生成词云非常简单,可以通过大量的参数设置来个性化定制词云效果。
虽然wordcloud自带切分词处理能力,但鉴于其切分效果一般,所以往往还是会配套使用jieba库来进行切分,而后再用空格连接(wordcloud在处理切分时优先使用空格作为分隔符)。
示例源码:
import jieba
import wordcloud
import matplotlib.pyplot as plt
word_list = jieba.lcut(words) # 结巴词库切分词
word_list = [word for word in word_list if len(word.strip())>1]#清洗一个字的词
word_clean=” “.join(word_list)
import imageio
mask=imageio.imread(r’kobe.jpg’)
wc = wordcloud.WordCloud(font_path = “simkai.ttf”,#指定字体类型
background_color = “white”,#指定背景颜色
max_words = 200, # 词云显示的最大词数
max_font_size = 255,#指定最大字号
mask = mask) #指定模板
wc = wc.generate(word_clean)##生成词云
plt.imshow(wc)
plt.axis(“off”)
plt.show()
“””Wordcloud详细参数设置
def __init__(self, font_path=None, width=400, height=200, margin=2,
ranks_only=None, prefer_horizontal=.9, mask=None, scale=1,
color_func=None, max_words=200, min_font_size=4,
stopwords=None, random_state=None, background_color=’black’,
max_font_size=None, font_step=1, mode=”RGB”,
relative_scaling=’auto’, regexp=None, collocations=True,
colormap=None, normalize_plurals=True, contour_width=0,
contour_color=’black’, repeat=False,
include_numbers=False, min_word_length=0):
“””
查阅wordcloud的官方文档可以发现,其自带参数设置非常管饭,比如以下几个有用功能:
font_path:设置字体
mask:设置词云模板
stopwords:停用词列表
给出wordcloud3种不同方式生成词云结果:
利用文本直接生成词云
利用jieba分词后生成词云
设置词云模板mask后效果
PyEcharts
除了wordcloud专门用于生成词云的第三方库外,python的另一个可视化库Pyecharts也支持生成词云,即pyecharts库下的wordcloud子类。
不过,与Tableau生成词云的方式类似,pyecharts也要求输入的数据是经过筛选和统计好的数据,例如经过jieba分词+counter统计后得到的结果,即可非常方便的应用pyecharts制作词云。而且,pyecharts的所有图表均可交互,词云图也不例外,这也算是它的一项优势。
示例源码:
import jieba
from collections import Counter
from pyecharts.charts import WordCloud
word_list = jieba.lcut(words) # 切分词
word_list = [word.strip() for word in word_list if len(word.strip())>1]
wordCount = Counter(word_list)
wc = WordCloud()
wc.add(“”, wordCount.items(), word_size_range=[20, 100])
wc.render(r’kobe.html’)
“””
def add(
self,
series_name: str,
data_pair: types.Sequence,
*,
shape: str = “circle”,
word_gap: types.Numeric = 20,
word_size_range: types.Optional[types.Sequence] = None,
rotate_step: types.Numeric = 45,
tooltip_opts: types.Tooltip = None,
itemstyle_opts: types.ItemStyle = None,
):”””
查阅其add方法,可以了解生成词云的一些设置参数,不过相比wordcloud库来说,pyecharts的wordcloud设置参数实在是太有限了。
提供统计后的数组,利用pyecharts生成的词云结果:
pyecharts生成的词云图片看上去有些过于”规矩”,字体旋转角度单一(通过rotate_step参数设置),字号大小对比也不够明显。
04 结论
词云作为数据可视化的一种常用手段,视觉冲击力较强,制作方法也比较灵活多样
普通的词云制作需求依托在线工具即可有效满足,国内外均有相关工具
Tableau作为商业智能分析软件,在制作词云上表现较为,但极为快捷方便
Python编程实现词云可进行大量的个性化定制,包括分词、过滤、图片模板和文字设置,都有大量参数可供调节
除wordcloud用于专门生成词云外,pyecharts的wordcloud子库也有着不错的效果,且支持交互
出现最多的词可通过"高级搜索"功能实现在Word中进行高级搜索,可以通过设置搜索范围以及选定相应的选项来找到出现最多的词具体的步骤是,选中要搜索的文本,进入“查找与替换”界面,勾选“使用通配符”、“区分大小写”、“查找范围”、“不限格式文本”等选项,然后在"查找内容"栏中输入"*"(代表所有内容),再点击“查找下一个”按钮,即可在搜索结果中看到出现最多的词 此方法也可用于搜索其他文本编辑软件中的内容,对于需要进行文本统计和词频分析的工作尤为实用
微信小程序搜索 词云图片,这个小程序可以对文本做词频统计,
网页链接或者扫这个网站的微信小程序码也可以进去
词频,是一种用于情报检索与文本挖掘的常用加权技术,用以评估一个词对于一个文件或者一个语料库中的一个领域文件集的重复程度。词频统计为学术研究提供了新的方法和视野。
语境是言语环境或使用语言的环境的简称,也指人们使用语言进行交际的环境,也叫“交际场”。
要制作NVivo词频图,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 打开NVivo软件并打开你的项目文件。
2. 导入或创建一个文本文档集合,其中包含你想要分析的文本数据。
3. 在“分类”窗格中,创建一个新的节点或添加现有节点,用来存储你的词频图分析结果。
4. 在“文件”列表中,选中你想要分析的文本文件。
5. 在工具栏上选择“分析”选项卡,并点击“词频”按钮。
6. 在词频对话框中,选择你想要分析的文本字段和节点。你可以选择所有文本字段或仅选择特定的字段进行分析。
7. 选择“输出”选项卡,选择你想要生成的图表类型,如柱状图或词云。
8. 选择“可视化”选项卡,设置图表的样式和布局选项。你可以自定义图表的标题、颜色、字体等。
9. 单击“运行”按钮,NVivo将根据你的选择生成词频图表。
10. 你可以选择将图表保存为图片文件或将其导出到其他应用程序进行进一步处理或编辑。
请注意,词频图仅显示指定字段或节点中出现最频繁的词语,可以帮助你快速了解文本数据的主要主题或关键词。
91苹果网的资料均为作者提供或者网友推荐收集整理的,仅供学习和研究使用,不得用于任何商业用途。
如果您发现本站侵害了您的版权,请立即联系我们,本站将第一时间进行相关处理。91苹果内容侵权举报指引
Copyright by 2023 91苹果. All Rights Reserved . 蜀ICP备2023006180号-3