評(píng)論詞云圖怎么做（評(píng)論詞云圖怎么分析）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于評(píng)論詞云圖怎么做的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、詞云圖中,文字的大小是有什么決定的

• 2、百度腦圖可以做詞云圖

• 3、在線spss分析詞云圖怎么弄在一起弄成一個(gè)大圖

• 4、gephi可以做詞云圖嗎

一、詞云圖中,文字的大小是有什么決定的

云圖中的每個(gè)字的大小與出現(xiàn)的頻率或次數(shù)成正比，詞云圖的統(tǒng)計(jì)意義不是特別大，主要是為了美觀，用于博客和網(wǎng)站比較常見。

導(dǎo)入數(shù)據(jù)

library(tm)

library(wordcloud)

Text1<-paste(scan("Text1.txt",what=character(0),sep=""),collapse="")

Text2<-paste(scan("Text2.txt",what=character(0),sep=""),collapse="")

TEXT<-data.frame(c(Text1,Text2),row.names=c("Text1","Text2"))

TEXT_title<-data.frame(doc_id=row.names(TEXT),text=TEXT$c.Text1..Text2.

復(fù)制

)#這里的doc_id不可替換成別的詞

創(chuàng)建數(shù)據(jù)框格式的文本

#創(chuàng)建數(shù)據(jù)框格式的文本，第一列是doc_id,第二列是文章內(nèi)容

TEXT_ds<-DataframeSource(TEXT_title)

復(fù)制

構(gòu)建語(yǔ)料庫(kù)

Corpus<-VCorpus(TEXT_ds)

復(fù)制

針對(duì)語(yǔ)料庫(kù)文本轉(zhuǎn)換

思路：刪除語(yǔ)料庫(kù)中的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，字母轉(zhuǎn)換為小寫，刪除數(shù)字，刪除空白字符，過濾掉停止詞庫(kù)之后轉(zhuǎn)換為純文本。

Corpus<-tm_map(Corpus,removePunctuation)#刪除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)

Corpus<-tm_map(Corpus,tolower)#轉(zhuǎn)換為小寫

Corpus<-tm_map(Corpus,removeNumbers)#刪除數(shù)字

Corpus <- tm_map(Corpus,stripWhitespace)#刪除空白字符

Corpus <- tm_map(Corpus,function(x){removeWords(x,stopwords())})

Corpus <- tm_map(Corpus,PlainTextDocument)#轉(zhuǎn)換為純文本

復(fù)制

針對(duì)語(yǔ)料庫(kù)斷字處理，生成詞頻權(quán)重矩陣

Term_matrix<-TermDocumentMatrix(Corpus)

> Term_matrix

<<TermDocumentMatrix (terms: 2462, documents: 2)>>

Non-/sparse entries: 3215/1709

Sparsity : 35%

Maximal term length: 16

Weighting : term frequency (tf)

復(fù)制

查看Term_matrix得知2篇文章共2456個(gè)字，稀疏度為35%，最大詞長(zhǎng)度是16。

#計(jì)算頻率

Term_matrix<-as.matrix(Term_matrix)

復(fù)制

#對(duì)詞頻權(quán)重矩陣的表頭進(jìn)行命名

colnames(Term_matrix)<-c("Text1","Text2")

復(fù)制

#把矩陣轉(zhuǎn)為便于后續(xù)統(tǒng)計(jì)分析的數(shù)據(jù)框

Data<-data.frame(Term_matrix)

復(fù)制

#導(dǎo)出兩篇文章的頻率分析結(jié)果，文件名為Term_matrix

write.csv(Data,'Term_matrix.csv')

復(fù)制

讀取文件

read.csv('Term_matrix.csv',header=TRUE,row.names=1)

復(fù)制

#分開繪制兩篇文章的詞云

wordcloud(row.names(Data),Data$Text1,min.freq=9.5,col=brewer.pal(8,"Dark2"),rot.per=0.3)

復(fù)制

wordcloud(row.names(Data),Data$Text2,min.freq=9.5,col=brewer.pal(8,"Dark2"),rot.per=0.2)

復(fù)制

#兩篇文章對(duì)比

comparison.cloud(Data,max.words=250,random.order=FALSE,colors=c("#00B2FF","#084081"))

復(fù)制

#通過設(shè)置max.word的大小決定顯示圖中文本的多少。

兩篇文章共有詞部分

commonality.cloud(Data,max.words=120,random.order=FALSE,colors="#66A61E")

復(fù)制

繪制星形圖

將Data數(shù)據(jù)計(jì)算頻率Freq=n/sum(n)，根據(jù)頻率繪制星形圖。

wordcloud2(Data1,size=0.4,shape='star')

復(fù)制

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菜鳥學(xué)數(shù)據(jù)分析之R語(yǔ)言

作者：劉曉雪

原始發(fā)表時(shí)間：2020-07-25

如有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系 cloudcommunity@tencent.com 刪除。

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菜鳥學(xué)數(shù)據(jù)分析之R語(yǔ)言

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詞云圖wordcloud學(xué)習(xí)筆記

詞云圖，也叫文字云，是對(duì)文本中出現(xiàn)頻率較高的“關(guān)鍵詞”予以視覺化的展現(xiàn)，詞云圖過濾掉大量的低頻低質(zhì)的文本信息，使得瀏覽者只要一眼掃過文本就可領(lǐng)略文本的主旨。

excel也那繪制詞云圖哦！還有很多的可視化圖表可挑選！

excel是老牌的數(shù)據(jù)可視化軟件了，很多方面都已經(jīng)很完美了，很多的圖表都可以輕松繪制出來，但如果想要做的好看，就需要一些技巧了。

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二、百度腦圖可以做詞云圖

是。百度腦圖，是表達(dá)發(fā)散性思維的有效圖形思維工具軟件。該軟件為更好的方便用戶的使用，提高辦事效率，所以該軟件是可以做詞云圖的。并且該軟件憑借其齊全的種類受到很多用戶的喜歡青睞。

三、在線spss分析詞云圖怎么弄在一起弄成一個(gè)大圖

依次點(diǎn)擊：analyse-classify-hierarchicalcluster，打開分層聚類對(duì)話框，在聚類分析對(duì)話框中，將聚類用到的變量都放到variables中，將地區(qū)變量放入case標(biāo)簽中，他的意思是每一個(gè)數(shù)據(jù)都用地區(qū)這個(gè)值來命名，點(diǎn)擊plot按鈕，打開對(duì)話框，設(shè)置要輸出的圖，在打開的對(duì)話框中，勾選dendrogram，然后點(diǎn)擊continue按鈕。這個(gè)dendrogram是層次聚類譜系圖，最后我們還會(huì)分析這個(gè)圖。

四、gephi可以做詞云圖嗎

可以。用戶可以在網(wǎng)站做好詞云圖，然后印在衣服、杯子、鼠標(biāo)墊等地方，自己設(shè)計(jì)身邊的物件。

以上就是關(guān)于評(píng)論詞云圖怎么做相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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