平常我們爬的評論、彈幕等等，數量又多又密，根本看不過來，這時候數據分析的作用來了，今天我們就試試用Python根據這些數據，來繪製詞雲圖進行熱詞分析。

知識點

• 文件讀寫
• 基礎語法
• 字元串處理
• 文件生成
• 數據構建

代碼展示

# 導入系統包
import platform
from flask import Flask, render_template
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import *
 
 
web = Flask(__name__)
 
# 構建數據
# Python學習交流群：708525271
# 更多代碼、教程、電子書等等在群里自取即可
words = [("花鳥市場", 1446), ("汽車", 928), ("視頻", 906), ("電視", 825), ("動漫", 486), ("音樂", 53), ("直播", 163), ("廣播電臺", 86),
         ("戲曲曲藝", 17), ("演出票務", 6), ("給陌生的你聽", 1), ("資訊", 1437), ("科技資訊", 313), ("旅游網站偏好", 512), ("出國游", 382),
         ("考試培訓", 473), ("印刷列印", 66), ("知識產權", 32), ("翻譯", 22), ("安全安保", 9), ("公關服務", 8), ("商旅服務", 2), ("展會服務", 2),
         ("辦公學習", 28), ("應用市場", 23),("母嬰育兒", 14), ("游戲", 946), ("手機游戲", 565), ("PC游戲", 353), ("網頁游戲", 254), ("游戲機", 188),
         ("模擬輔助", 166), ("護膚品", 177), ("彩妝", 133), ("家居飾品", 29), ("家居日常用品", 10), ("生活服務", 883), ("物流配送", 536),
         ("家政服務", 108), ("攝影服務", 49), ("搬家服務", 38), ("手相", 32), ("公益", 90),
         ]
 
 
def wordCluond_charts() -> WordCloud():
    # 實例化對象
    wordCluond = WordCloud()
    wordCluond.add(series_name="熱點分析", data_pair=words, word_size_range=[6, 66],
                   textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_family="cursive"))
    # 全局置標題、標簽
    wordCluond.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="如何繪製詞雲圖展示熱點詞語分析", subtitle="菜鳥實戰，堅持學習！"),
 
    )
    return wordCluond
 
 
# 獲取對象
p = wordCluond_charts()
# 繪製圖形。path為指定路徑，生成HTML文件的一個路徑
p.render('./templates/wordCluond_charts.html')
 
 
# 添加路由顯示圖表
@web.route('/')
def index():
    return render_template('wordCluond_charts.html')
 
 
if __name__ == "__main__":
    # 運行項目
    web.run(debug=False)
 
print("Python 版本", platform.python_version())

效果展示

可以看到，當前花鳥市場最顯眼，其次是資訊，這樣子熱詞一目瞭然。

好了，今天的分享就到這裡。

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