|
|
|
|
@ -14,7 +14,7 @@ headers = {
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
keywords = [
|
|
|
|
|
'AI', '人工智能', '机器学习', '深度学习', '神经网络', '自动',
|
|
|
|
|
'AI', '人工智能', '机器学习', '深度学习', '神经网络', '自动化',
|
|
|
|
|
'算法', '数据科学', '自然语言', '计算机', '人工智能技术',
|
|
|
|
|
'大数据', '预测分析', '机器视觉',
|
|
|
|
|
'智能', '计算机', '人工智能应用',
|
|
|
|
|
@ -92,7 +92,7 @@ def wcloud(alltxt):
|
|
|
|
|
danmustr=''.join(i for i in alltxt) #将所有弹幕拼接在一起
|
|
|
|
|
words=list(jieba.cut(danmustr)) #利用jieba库将弹幕按词进行切分
|
|
|
|
|
words=[i for i in words if len(i)>1] ###挑出长度大于1的词语（为去除诸如？，哈，啊等字符）
|
|
|
|
|
wc=wordcloud.WordCloud(height=1000,width=1000,font_path='simsun.ttc')#利用wordcloud库定义词云图片的信息
|
|
|
|
|
wc=wordcloud.WordCloud(height=1000,width=1000,font_path='simsun.ttc',background_color='white')#利用wordcloud库定义词云图片的信息
|
|
|
|
|
wc.generate(' '.join(words)) ##生成图片
|
|
|
|
|
print(wc)
|
|
|
|
|
plt.imshow(wc)
|
|
|
|
|
|
