词云分析实现方法

‘壹’ 词云图怎么做

词云图做法如下：
1.第一种方法：借助在线工具，也就是在网页上就能完成词云图的制作和输出。目前支持在线制作词云图的网站有：WordArt、Wordiout、微词云、易词云、美寄词云等；
2.第二种方法：直接使用有词云图制作功能的软件，比如：FineBI、Tableau、SmartBI、BDP等，词云图只是这些软件的一个小功能；
3.第三种方法：通过编程来实现词云图，常用的编程语言有Python和R。对于有编程技术基础的朋友，可以自行用Python等制作词云图，对于没有编程基础的朋友采取前两种方法，这两种方法操作起来比较容易。

‘贰’ 平台行业词云分析中有哪几种排序方式

常见的几种算法：
①冒泡算法
②选择排序
③插入排序
④快速排序件
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平台行业词云分析中有哪几种排序方式
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常见的几种排序方法

从零开始学前端 于 2019-06-01 09:34:54 发布 4965 收藏
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【常见的几种排序方法】

1.背景介绍

在计算机科学与数学中，一个排序算法（英语：Sorting algorithm）是一种能将一串资料依照特定排序方式进行排列的一种算法。 最常用到的排序方式是数值顺序以及字典顺序。有效的排序算法在一些算法（例如搜寻算法与合并算法）中是重要的， 如此这些算法才能得到正确解答。 排序算法也用在处理文字资料以及产生人类可读的输出结果。 基本上，排序算法的输出必须遵守下列两个原则：
输出结果为递增序列（递增是针对所需的排序顺序而言）
输出结果是原输入的一种排列、或是重组
虽然排序算法是一个简单的问题，但是从计算机科学发展以来，在此问题上已经有大量的研究。 更多的新算法仍在不断的被发明。

2.知识剖析

查找和排序算法是算法的入门知识，其经典思想可以用于很多算法当中。因为其实现代码较短，应用较常见。 所以在面试中经常会问到排序算法及其相关的问题。但万变不离其宗，只要熟悉了思想，灵活运用也不是难事。 一般在面试中最常考的是快速排序和归并排序，并且经常有面试官要求现场写出这两种排序的代码。 对这两种排序的代码一定要信手拈来才行。还有插入排序、冒泡排序、堆排序、基数排序、桶排序等。
常见的几种算法：
①冒泡算法
②选择排序
③插入排序
④快速排序

常见问题

问题一:各种排序算法用JavaScript 如何实现?
问题二:各种排序算法的优劣及其应用?
解决方案
问题一:各种排序算法用JavaScript 如何实现?
问题二:各种排序算法的优劣及其应用?

解决方案、

冒泡排序
冒泡排序（英语：Bubble Sort）是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素， 如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有元素再需要交换， 也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端。
冒泡排序算法的运作如下：
比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。
对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。
针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。
代码实现:

Array.prototype.bubbleSort = function () {undefined
var i, j, temp;
for (i = 0; i < this.length - 1; i++)
for (j = 0; j < this.length - 1 - i; j++)
if (this[j] > this[j + 1]) {undefined
temp = this[j];
this[j] = this[j + 1];
this[j + 1] = temp;
}
return this;
};

var num = [22, 34, 3, 32, 82, 55, 89, 50, 37, 5, 64, 35, 9, 70];//定义一个数组
num.bubbleSort();//数组调用冒泡排序算法

选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。 首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素， 然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。 选择排序的思想其实和冒泡排序有点类似，都是在一次排序后把最小的元素放到最前面。但是过程不同， 冒泡排序是通过相邻的比较和交换。而选择排序是通过对整体的选择。

Array.prototype.selectionSort = function() {undefined
var i, j, min;
var temp;
for (i = 0; i < this.length - 1; i++) {undefined
min = i;
for (j = i + 1; j < this.length; j++)
if (this[min] > this[j])
min = j;
temp = this[min];
this[min] = this[i];
this[i] = temp;
}
return this;
};
var num = [22, 34, 3, 32, 82, 55, 89, 50, 37, 5, 64, 35, 9, 70]; //定义一个数组
num.selectionSort(); //数组定义选择排序算法

插入排序（英语：Insertion Sort）是一种简单直观的排序算法。它的 工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据， 在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，通常采用in-place排序 （即只需用到O(1)的额外空间的排序），因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位， 为最新元素提供插入空间。
从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序
取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描
如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置
将新元素插入到该位置后

Array.prototype.insertionSort = function () {undefined
for (var i = 1; i < this.length; i++) {undefined
var temp = this[i];
var j = i - 1;
//如果将赋值放到下一行的for循环内, 会导致在第13行出现j未声明的错误
for (; j >= 0 && this[j] > temp; j–) {undefined
this[j + 1] = this[j];
}
this[j + 1] = temp;
}
return this;
}
var num = [22, 34, 3, 32, 82, 55, 89, 50, 37, 5, 64, 35, 9, 70]; //定义一个数组

num.insertionSort(); //数组调用插入排序算法

快速排序
快速排序（英语：Quicksort），又称划分交换排序（partition-exchange sort）， 一种排序算法， 最早由东尼·霍尔提出。在平均状况下，排序n个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较， 但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n)算法更快， 因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为两个子序列（sub-lists）。
步骤为：
从数列中挑出一个元素，称为"基准"（pivot），
重新排序数列，所有比基准值小的元素摆放在基准前面，所有比基准值大的元素摆在基准后面（相同的数可以到任一边）。在这个分割结束之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分割（partition）操作。
递归地（recursively）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
递归到最底部时，数列的大小是零或一，也就是已经排序好了。这个算法一定会结束，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。

Array.prototype.quickSort = function () {undefined
var len = this.length;
if (len <= 1)
return this.slice(0);
var left = [];
var right = [];
var mid = [this[0]];
for (var i = 1; i < len; i++)
if (this[i] < mid[0])
left.push(this[i]);
else
right.push(this[i]);
return left.quickSort().concat(mid.concat(right.quickSort()));
};

var arr = [5, 3, 7, 4, 1, 9, 8, 6, 2];
arr = arr.quickSort();

编码实战

扩展思考

各种排序算法的时间复杂度和空间复杂度
算法优劣评价术语
稳定性:
稳定：如果 a 原本在 b 前面，而 a = b，排序之后 a 仍然在 b 的前面；
不稳定：如果 a 原本在 b 的前面，而 a = b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后面；
排序方式:
内排序：所有排序操作都在内存中完成，占用常数内存，不占用额外内存。
外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行，占用额外内存。
复杂度:
时间复杂度: 一个算法执行所耗费的时间。
空间复杂度: 运行完一个程序所需内存的大小。

‘叁’ 如何生成关键词云图

可以利用一个在线的制作工具，地址是 http://www.tagxedo.com/app.html.打开这个网站以后，如果你的浏览器没有 Sliverlight 它会提示你安装，那么就安装一下.默认就可以看到一个词云图，Tagxedo 就是做这个的.Color,Theme 都是可以选择和调整的.但是最重要的是 Shape 形状，你可以选择里面自带的字体，地图，苹果或者飞机等等，也可以点击下方的 Add Image 把自己需要的图片放上去编辑.默认的效果就已经出来了，但是里面的文字哪里来?点击 Load 里面有两个选择，一个是输入一个链接，它会自动加载该地址中的网页然后自动做分类统计；第二个是可以自己输入拷贝一段文字，它根据输入的文字做分类统计.最后点击不需要的关键字就可以了.

‘肆’ 在BDP中，如何制作词云呢

词云操作还是很简单的，正好之前借着《人民的名义》分析几张词云图，给大家分享一下：

剧中人物到底谁最受欢迎？

（注：默认智能分词，不要可以勾掉哦~）

词云图的制作奏是这么简单，泥萌学会了吗？《人民的名义》等你来玩~

‘伍’ 使用python wordcloud库实现词云，教你两招轻松搞定

wordcloud库简介

python中的word cloud库是一个用来制作词云的第三方库

安装wordcloud 库

pip install wordcloud123

使用w = wordcloud.WordCloud() 创建一个词云对象

2.WordCloud() 参数介绍

3.实现效果

4.问题

并没有按照词云的样式展示，这里需要使用 jieba库进行分词

安装jieba库

pip install jieba

5.使用jieba库进行分词

6.效果

将txt文本中的内容生成词云

获取文件中的内容

f = open('./xxx.txt', 'r', encoding='utf-8')

 text = f.read()

说明

encoding=‘utf-8’ 这个参数表示 读取的内容以utf-8的编码方式读取文件

如果没有这个参数，会出现如下的报错信息

‘陆’ 词云分析是什么

词云分析是根据一段文字里的关键词出现频率生成文字的图片组合分析，字体越大说明对应的词汇的频率越高！

【中文】词云。又称文字云。

【英文】wordle。

【释义】由词汇组成类似云的彩色图形。

应用。

词云在外语学习中有着开拓式的应用。在优秀的最新电子学习网站中。已经有使用人工智能方式辅助用户进行外语单词的学习。采用自动分析的方法，进行概率统计与分析后，提供给外语学习者相应的词汇表与词云图。

教育工作者，可以利用Wordle工具，以加强学习。 提供阅读整个信息的新重点，提供给学生，揭示关键概念并使用新的模式看到以前看不到的新颖材料，预计这种工具会得到广泛的应用。词云有可能成为最新的计算机辅助外语学习的新形式。

词云图会提示关键词和主题索引。方便用户在互联网上快速阅读。在娱乐中，变幻莫测的词云图给用户提供充分的想象空间和娱乐趣味。可以相互采用彩云图卡片进行教育与娱乐。也可以将这些词云图保存打印下来，或者印在 T-Shirt 、明信片上，甚至是放到自己的网络相簿内，都是展现自己极佳的方式。