云图制作详细
Python词云可视化
Python词云可视化最近看到不少公众号都有⼀些词云图，于是想学习⼀下使⽤Python⽣成可视化的词云，上B站搜索教程的时候，发现了⼀位UP讲的很不错，UP也给出了GitHub上的源码，是⼀个很不错的教程，这篇博客主要就是搬运UP主的教程吧，做⼀些笔记，留着以后看。
本课概要词云是⽂本⼤数据可视化的重要⽅式，可以将⼤段⽂本中的关键语句和词汇⾼亮展⽰。
从四⾏代码开始，⼀步步教你做出⾼⼤上的词云图⽚，可视化⽣动直观展⽰出枯燥⽂字背后的核⼼概念。
进⼀步实现修改字体、字号、背景颜⾊、词云形状、勾勒边框、颜⾊渐变、分类填⾊、情感分析等⾼级玩法。
学完本课之后，你可以将四⼤名著、古典诗词、时事新闻、法律法规、政府报告、⼩说诗歌等⼤段⽂本做成⾼⼤上的可视化词云，还可以将你的微信好友个性签名导出，看看你微信好友的“画风”是怎样的。
从远古⼭洞壁画到微信表情包，⼈类千百年来始终都是懒惰的视觉动物。
连篇累牍的⼤段⽂本会让⼈感到枯燥乏味。
在这个“颜值即正义”的时代，⼤数据更需要“颜值”才能展现数据挖掘的魅⼒。
对于编程⼩⽩，学会此技可以玩转⽂本，⼊门中⽂分词、情感分析。
对于编程⾼⼿，通过本课可以进⼀步熟悉Python的开源社区、计算⽣态、⾯向对象，⾃定义⾃⼰专属风格的词云。
词云的应⽤场景会议记录海报制作PPT制作⽣⽇表⽩数据挖掘情感分析⽤户画像微信聊天记录分析微博情感分析Bilibili弹幕情感分析年终总结安装本课程所需的Python第三⽅模块⼀⾏命令安装（推荐，适⽤于99.999%的情况）打开命令⾏，输⼊下⾯这⾏命令，回车执⾏即可。
pip install numpy matplotlib pillow wordcloud imageio jieba snownlp itchat -i https:///simple如果安装过程中报错（0.001%会发⽣）如果报错：Microsoft Visual C++ 14.0 is required.解决⽅法：⽐如，对于64位windows操作系统，python版本为3.6的电脑，就应该下载wordcloud-1.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl这个⽂件下载后打开命令⾏，使⽤cd命令切换到该⽂件的路径，执⾏pip install wordcloud-1.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl命令，即可安装成功。
云图虚拟气象图文制播系统在海南气象影视节目中的应用
图１ 云图虚拟气象图文制播系统制作节目的业务流程
图２ 卫星云图图３ 台风移动路径
３ 结语
云图虚拟气象图文制播系统的优势，是可以将枯燥的气象数据快速、高效、准确地转化成图形、动画，精准地显示在带有地理信息画面的准确地理位置上，这对于电视气象节目的制作要求来说至关重要，在传播气象信息的过程中也是必须要坚持和把握的基本原则。
因此，云图虚拟气象图文制播系统的引进不仅是为海南天气预报节目制作提供了新的制作手段，也为发展海南气象影视业及形成新的制作能力提供了一个新的思路。
虽然在目前的应用过程中，仍存在一些问题需要进行本地化应用研究和开发，但是相信通过工作人员的不断研究和实践，能够使该系统更好地在海南发挥作用，其功能开发更为全面，在实际应用过程中能够为海南气象影视事业做得更多，为人民群众提供更好的服务。
图４ ２４小时雨量累计
图５ ２４小时陆地天气预报
城》后，会对“中国白酒之都”宜宾印象深刻，兴许也会生发出“好一座酒香弥漫的城市”之赞叹。
３ 传播谋求广度：登陆高端媒体，占领新兴平台海，无愧世界地质公园、鬼斧神工的兴文石海，涵养承续民族精神、大师云集的中国历史文化名镇李庄，还有香飘万家的宜宾早茶、宜宾港、智能终端产业园等一系列宜宾元素，凸显。
词云wordcloud类介绍python制作词云图词云图乱码问题等小坑
词云wordcloud类介绍python制作词云图词云图乱码问题等⼩坑词云图，⼤家⼀定见过，⼤数据时代⼤家经常见，我们今天就来⽤python的第三⽅库wordcloud，来制作⼀个⼤数据词云图，同时会降到这个过程中遇到的各种坑，举个例⼦，下⾯是我从⾃⼰的微信上抓的微信好友签名，制作的词云图：看来⽤的做多的还是“⽅得始终”啊⾸先我们需要⼏个库，pip完了导⼊1import chardet #检测字符类型的类2from wordcloud import WordCloud #词云库3import matplotlib.pyplot as plt #数学绘图库咱们这个例⼦分2步，第⼀步：从⽂件读取⼀段⽂字，第⼆步制作词云图并显⽰出来看代码：从桌⾯读取⼀个⽂件1 with open("C:\\Users\\fyc\\Desktop\\virgo.txt", "r") as f:2 text = f.read()3 type = chardet.detect(text)4 text1 = text.decode(type["encoding"])在这要做⼀个编码的⼯作，应为词云的generate函数接受的是⼀个Unicode类的对象，其他的对象会导致异常，经过层层跟进，终于在wordcloud.py⽂件⾥发现了这⼀⾏代码：1 stopwords = set(map(str.lower, self.stopwords))23 flags = (re.UNICODE if sys.version < '3'and type(text) is unicode4else 0)5 regexp = self.regexp if self.regexp is not None else r"\w[\w']+"67 words = re.findall(regexp, text, flags)问题出在正则表达式：如果不是unicode类型，进来的text经过re.findall计算，将什么也匹配不到，words为⼀个空list，随后就会抛出异常所以在generate（）之前⼀定要转码成“Unicode”类型。
绝！用Excel做词云图，真的惊艳到我了！
绝！⽤Excel做词云图，真的惊艳到我了！发送【计划】本⽂作者：⼩爽本⽂编辑：雅梨⼦、竺兰⼤家好，我是学着起标题的⼩爽~对于新媒体⾏业的打⼯⼈来说，他们经常需要给⽂章起标题。
但是从业初期，作为⼀名⼩⽩，每次起标题就感觉头⼤，灵感接近枯竭。
好的标题是⽂章成功的⼀半，要学会起标题，我们可以先研究⼀下别的公众号是怎么做的。
⽐如说，秋叶 Excel。
所以，我爬取了 2018 到 2021 年秋叶 Excel 公众号的所有标题，进⾏词频统计分析。
前期，我们需要准备好标题和词库表。
标题列表：词库表：话不多说，我们先来看看函数⽅法。
函数法具体操作：❶先将标题进⾏合并，同时将内容中的字母全部转为⼤写。
（由于标题中的函数名称既有⼤写，⼜有⼩写，所以我把所有的内容都转换为⼤写，⽅便后续统计。
）公式如下：=UPPER(CONCAT(A2:A578))CONCAT 函数是⽤来合并数据的；UPPER 函数是⽤来将⽂本全部转换为⼤写的。
❷统计次数。
标题内容合并完了，接下来，就是进⾏词频统计了，我们先来看看函数公式。
公式如下：=(LEN($G$2)-LEN(SUBSTITUTE(G$2,UPPER(D2),'')))/LEN(D2)=(LEN($G$2)-LEN(SUBSTITUTE(G$2,UPPER(D2),'')))/LEN(D2)▲左右滑动查看SUBSTITUTE 函数是⼀个替换函数，它能够将⽂本中旧字符串替换为新字符串。
这⾥使⽤这个函数的⽬的是，将⽂本中包含词语的内容全部替换为空。
=substitute(⽂本,旧字符,新字符串)=SUBSTITUTE($G$2,UPPER(D2),'')其中，G2 单元格是前⾯合并后的⽂本内容，由于公式后⾯需要填充，所以这⾥需要绝对引⽤。
UPPER 函数就是将词语的字母全部转为⼤写字母，主要为了跟前⾯⽂本内容全部转换为⼤写字母进⾏统⼀。
Tecplot360教程(2024)
利用Tecplot360的云图功能，将标量数据以不同颜色或灰度等级表示，形成直观的云图 。通过调整颜色映射、透明度等参数，优化云图的视觉效果。同时，可将云图与矢量图、 等值线图等结合，提供更全面的数据分析结果。
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05 动画制作与输出
2024/1/26
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动画效果设置
时间步设置
在Tecplot360中，通过设定时间步长和时间范围来制作动画效果。 用户可以根据需求调整时间步长，以控制动画的播放速度。
在弹出的授权管理窗口中，选择“添加授权 ”并输入授权码。
确认授权信息无误后，点击“激活”按钮完 成激活操作。
重启软件后，即可正常使用Tecplot360的全 部功能。
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02 界面与基本操作
2024/1/26
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界面布局与功能
数据区
显示当前加载的数据文件及数据信息，方 便用户查看和编辑数据。
主界面
包括菜单栏、工具栏、绘图区、数据区和 状态栏等部分，提供全面的数据可视化与 后处理功能。
菜单栏
包含文件、编辑、视图、插入、格式、工 具、窗口和帮助等菜单，用于执行各种命 令和操作。
绘图区
显示当前活动的图形窗口，用于展示数据 和图像。
2024/1/26
工具栏
提供常用命令的快捷按钮，方便用户快速 执行常用操作。
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文件操作与管理
新建文件
创建一个新的 Tecplot数据文件， 用于存储和处理数据 。
或图像文件，以便进行后续分析和展示。
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案例二：结构力学分析结果可视化
2024/1/26
模型导入与网格处理
阐述如何将结构力学分析模型导入Tecplot360，并进行网格的修 复、优化和重组等操作。
教你3分钟制作一款高逼格词云图
教你3分钟制作⼀款⾼逼格词云图⼀、什么叫词云图？云图，也叫⽂字云，是对⽂本中出现频率较⾼的“关键词”予以视觉化的展现，词云图过滤掉⼤量的低频低质的⽂本信息，使得浏览者只要⼀眼扫过⽂本就可领略⽂本的主旨，词云图是数据可视化的⼀种常见形式，特别适合于⽂本数据的处理和分析。
⼆、词云图有何特点？1、视觉上更有冲击⼒：词云图⽐条形图、直⽅图和词频统计表格等更有吸引⼒，视觉冲击⼒更强，⼀定程度上迎合了⼈们快节奏阅读的习惯。
2、内容上更直接：词云图本⾝是对⽂本内容的⾼度浓缩和精简处理，能更直观的反映特定⽂本的内容，在⼀定程度上能节省读者时间，让读者在短时间内对⽂本数据的主要信息做到⼀⽬了然。
3、应⽤范围⼴：词云图可以作为⼀种分析⼯具应⽤到⽤户画像、舆情分析等场景下，还可以直接嵌⼊到PPT报告、数据分析类产品、可视化⼤屏中，是对⽂本数据价值变现的⼀种⼿段。
4、制作门槛低：制作词云图的难度不⾼，没有数据处理技术背景的⼈也能做出有效的词云图来。
三、词云图怎么做?词云图怎样制作？词云图怎么做?其实有⼀些可以直接制作词云图的⼤数据分析软件，⽽词云图只是其中的⼀个⼩功能，接下来我就以Smartbi⼀站式⼤数据分析⼯具为例来具体看看。
如下是热门搜索城市词云图。
以上业务情景的数据来源如下：我们的基础数据以明细表的形式存储，以上“权重”是通过输⼊的数据系统⾃动汇总统计的得出的。
1、双击“城市”、“权重”字段，由系统⾃动分配维度到“标签”标记项、分配度量到“⼤⼩”标记项，得到如下词云图：2、添加“颜⾊”标记项（可选，建议执⾏此操作，图表⽰内容更清晰），拖拽“城市”字段到“颜⾊”标记项，系统以颜⾊区分话题。
从上图可以看出深圳、⼴州、上海搜索热度最⾼。
tecplot执行fluent后处理--截面云图显示
Fluent后处理——Tecplot截面云图显示本部分介绍一下用tecplot进行fluent后处理（等值线云图制作和矢量图制作）的一些小经验，希望能帮到和我一样在fluent数据处理途中遇到小问题的同学。
如有问题，请多指正。
1、将导入的三维数据通过slices工具切出截面，并读取该截面数据。
首先，在导入fluent数据时，选择的数据类型必须是Fluent Data Loader，同时选中fluent 的cas和data文件进行导入；并且保证文件目录全是英文目录，否则容易出错。
对于已导入的三维cas和data文件，选中左侧的slices，并点击slices后面的details。
弹出slice Details对话框，在slice location后有下拉菜单，可以自定义切片位置，本文选择了Z-Planes，并将Show primary planes 下方的值设为0，代表切片为Z=0截面，如图中黄色截面表示切片位置。
点击close。
点击如下图所示的data—extract—extract current slices。
弹出对话框，点击extract。
切片就会变为实体，如下图所示。
为了只显示切片，点击左侧栏中的zone style，在弹出的对话框中，将slice：Z=0上面的内容全部取消选择，如下图。
选中左侧栏中的contour，云图就会显示出来（vector同理）。
视角可以自由调整。
至此，读取切片数据完成。
2、如何不让云图像蒙了一层雾一般，使其颜色更鲜艳？如下图，云图颜色不鲜亮。
取消下图中lighting选项，云图颜色恢复明亮。
3、修整等值线云图可以看到默认的云图比较粗糙，如果有需要的话，可以对其进行修整，让图看起来更加好看。
点击contour后面的details或双击右侧的legend box，在弹出的对话框中第二行选择最后一栏legend，在alignment后有个下拉菜单，可以选择vertical或horizontal，意思是legend box的排布方式是垂直或者水平，可以根据需要选择。
词云可视化——中文分词与词云制作-沈浩老师的博客-搜狐博客
词云可视化——中文分词与词云制作标签： 文本挖掘、词云、可视化、分词 20130404 11:27近日在微博上大家都在问《个性化词云》制作方法。
下面简单介绍实现步骤和思路：随着微博研究的深入，社会网络分析和可视化技术的需要，面临中文处理问题，开始钻研文本挖掘的问题，过去的传统的数据挖掘一直研究的是结构化数据，文本挖掘和意见挖掘涉及内容更多，特别是中文处理是不可逾越的障碍！注：俺的中文不好，甚至想过把中文google translate成中文进行研究，英文的文本挖掘技术基本了解！哈哈从网络分析、文本挖掘和意见挖掘角度看，主要解决以下内容：网络抓数据—MySql和Hadoop存储—API接口—创建网络数据—Knime和R语言挖掘－KOL意见领袖和网络分析—中文语料和文本语义—R语言与分词—用户词典构建—情感词典建设和情感分析—文本聚类分类—归并文本挖掘与网络分析—规则建模推荐算法—PMML模型与云端部署—API插件和接口程序——网络cytoscape可视化分析—Gephi动态可视化分析—Xcelsius仪表盘与Tableau可视化分析—RoambiAPP移动应用等；在学习的过程中，我们成立了数艺智库和中国传媒大学数据可视化兴趣小组，每周活动一次。
同学们都是80、90后的年轻人更有创新意识，学习也快，特别是小技巧和工具的掌握。
我特别强调工具的应用，因为同学们都是文科背景，coding的能力不是我们的强项，学会和掌握最好最适合的现成软件工具是我的指导思想。
数据可视化兴趣小组的参与同学热情很高，特别是高年级同学传帮带，象谈和、德凯、若晨等同学成为小组的主要指导教师。
这个工具也是同学们先找到了，在谈和同学讲解的过程中，我提出了创意要求。
特别是在数据可视化领域，根据兴趣不同学习了：PS、AI、PREZI、PPT、Xcelsius、Excel、D3js、Processing、Tableau、Romabi等，词云的制作也是大家感兴趣的。
卫星云图资料的天气预报应用与分析
卫星云图资料的天气预报应用与分析随着科技不断发展，卫星云图成为现代天气预报中不可或缺的一种工具。
卫星云图是通过卫星拍摄地球表面获取的云层图像，它可以让我们看到地球各地的天气情况。
卫星云图的应用除了预报天气，还可以用于气象灾害预警、农业生产等领域。
在本文中，将探讨卫星云图资料的天气预报应用与分析。
一、卫星云图的种类和特点目前，大多数国家都有自己的卫星云图系统，其中又分为红外线云图和可见光云图两种类型。
红外线云图是通过探测云层辐射的红外波段，在运用计算机技术对信号进行处理，将其转化为云层图像。
这类云图能够反映云层的温度和高度，便于分析天气系统的发展趋势和变化规律。
可见光云图则是通过摄像机拍摄地球表面云层的图像，这种云图不受天气影响，可以在皎月无云的夜晚进行拍摄。
由于这类云图是通过可见光线来捕捉云层图像，因此反映出的色彩非常丰富和生动。
无论是红外线云图还是可见光云图，它们具有实时性和广泛的适应性，可以用于全球各地的天气预报和气象研究工作中。
二、卫星云图在天气预报中的应用卫星云图作为天气预报中的一项重要工具，被广泛用于天气现象的识别、跟踪和预测等方面。
卫星云图可以通过反映云系的移动方向、速度和形态发展特征，识别气旋、台风、飞行员和寒潮等天气现象，为天气预报提供依据。
在天气预报中，卫星云图还可以用于辅助识别气旋的位置、强度和运动趋势等信息。
了解气旋的变化和走向，可以预报其可能带来的天气灾害，为灾害应对和减灾救援提供依据。
除此之外，卫星云图还可以在短时预报中发挥作用，卫星云图可以反映云量、云高、云厚等特征，进而预测准确的降雨过程，帮助旅游、交通等行业更好地安排工作。
三、卫星云图应用案例在中国，卫星云图已经得到了广泛的应用。
中国气象局每天都会发布全国卫星云图，帮助人们了解天气变化情况。
此外，卫星云图还被用于多个领域的天气灾害预警，例如，在中国，台风到来时，卫星云图会被用来预警。
在美国，卫星云图在预报洪水、林火等灾害方面，起到了巨大的作用。
腾讯云图数据可视化操作指南（数据可视化分析）说明书
腾讯云图数据可视化操作指南（数据可视化分析）产品文档【版权声明】©2013-2023 腾讯云版权所有本文档（含所有文字、数据、图片等内容）完整的著作权归腾讯云计算（北京）有限责任公司单独所有，未经腾讯云事先明确书面许可，任何主体不得以任何形式复制、修改、使用、抄袭、传播本文档全部或部分内容。
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文档目录操作指南（数据可视化分析）概览页快速入门系统数据源员工数据源示例最佳实践员工数据报表1 需求描述2 数据源连接3 数据建模4 数据可视化-部门员工报表5 数据可视化-性别分类报表操作指南（数据可视化分析）概览页最近更新时间：2023-01-09 14:48:161. 首次 登录 TCBI 控制台 时会先进入概览页面。
在概览页您可以通过单击1、2、3模块进入数据连接、创建数据模型、创建仪表板的快速入口。
2. 在概览页下您也可以查看自己有权限的空间列表并进行选择和切换。
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第二课软绵绵的云图文ppt课件
第二课软绵绵的云图文ppt课件目录CONTENCT •云朵基本概念与特点•软绵绵云朵观察与描述•软绵绵云朵艺术表现•软绵绵云朵科学知识拓展•实践活动：制作一个软绵绵云朵模型•总结回顾与课堂延伸01云朵基本概念与特点云朵定义及形成原理云朵定义悬浮在大气中的小水滴或冰晶集合体，通过反射、散射或发射太阳光而形成可见的天体现象。
形成原理地面水汽蒸发后，逐渐上升并遇冷凝结成小水滴或冰晶，当这些小水滴或冰晶聚集在一起并达到一定数量时，便形成了云朵。
不同类型云朵特征高云族包括卷云、卷积云等，高度较高，云体较薄，主要由冰晶组成，呈白色透明状。
中云族包括高积云、高层云等，高度适中，云体较厚，由水滴和冰晶组成，呈灰白色或灰色。
低云族包括层积云、积云等，高度较低，云体较厚且密集，主要由水滴组成，呈灰黑色或黑色。
调节地球温度促进水循环影响天气和气候云朵在自然界中作用云朵是水循环的重要组成部分，通过降水将地表水分带入大气中，再通过蒸发和凝结等过程将水分重新分配到地表和大气中。
不同类型的云朵对天气和气候有不同的影响。
例如，积雨云常带来雷阵雨等强对流天气；卷云则与高空大气环流和气候变化密切相关。
云朵通过反射太阳光减少地表接收的太阳辐射量，从而起到降温作用；同时，云朵也能吸收和发射长波辐射，对地表温度进行调节。
02软绵绵云朵观察与描述03记录云朵变化在观察过程中，注意记录云朵的形状、大小、颜色、移动速度等方面的变化，可以拍照或录像作为辅助记录。
01选择合适的观察时间和地点在晴朗的天气下，选择视野开阔、遮挡物少的地方进行观察，如山顶、高楼或空旷的田野。
02准备观察工具望远镜、双筒望远镜或相机等，以便更清晰地观察云朵的细节和形态。
80%80%100%软绵绵的云朵形状各异，有的像棉花糖，有的像羊群，有的像海浪等。
云朵的颜色通常是白色或灰白色，但在日出或日落时，可能会呈现出金色、红色或紫色等丰富多彩的色调。
软绵绵的云朵看起来轻盈、蓬松，仿佛一触即化。
使用测绘技术进行云图制作的方法
使用测绘技术进行云图制作的方法云是大自然中一种常见而又神秘的元素。
在我们的日常生活中，云常常给我们带来美丽的景色和恢弘的氛围。
而对于科学家和气象学家来说，了解云的形态和运动则具有更为重要的意义。
测绘技术作为一种高精度的测量方法，在制作云图方面具有独特的优势。
本文就测绘技术在云图制作中的方法进行探讨。
首先，测绘技术在云图制作中的第一步是对云的形态进行观测和定量分析。
通过卫星遥感和航空测量技术，可以获取到高分辨率的云图像。
对于卫星遥感技术，现代卫星不仅提供了高分辨率的云图像，还可以实现较长时间的连续监测，使得对云的变化有了更为深入的认识。
而航空测量技术则可以提供更高精度的云图像，能够观测到更多的细节信息。
通过对云图像进行分析，可以获取到云的类型、云底高度、云顶高度等关键参数，为后续的云图制作提供重要基础资料。
接下来，测绘技术在云图制作中的第二步是对云体的三维位置进行测量和定位。
通过激光雷达等高精度仪器，可以对云体的高度进行测量。
将激光雷达测量得到的数据与雷达回波数据进行配准和处理，可以得到云体的三维位置信息。
借助测绘技术的精确度和精度，可以获得更加准确的云体位置，为后续的云图制作提供更为可靠的数据基础。
第三，测绘技术在云图制作中的第三步是对云的运动进行追踪和分析。
利用测绘技术提供的测量数据，可以通过数学模型对云的运动进行建模和预测。
借助雷达和卫星数据的配准，可以获取到云体的速度、方向等参数，并对云体的演变进行动态记录。
通过对云的运动轨迹进行追踪和分析，可以更好地理解和预测云的变化趋势，提供科学依据。
最后，测绘技术在云图制作中的最后一步是对云的特征进行分类和识别。
通过对云的图片进行处理和分析，可以将不同的云类型进行分类和识别。
测绘技术结合计算机视觉算法，能够快速准确地对云的特征进行提取和分析。
通过对云的特征进行分类和识别，可以更好地理解云的形成原理和气象规律，为天气预报和气候研究提供重要支持。
综上所述，测绘技术在云图制作中发挥着重要作用。
tecplot执行fluent后处理截面云图显示
t e c p l o t执行f l u e n t 后处理截面云图显示集团标准化工作小组 [Q8QX9QT-X8QQB8Q8-NQ8QJ8-M8QMN]Fluent后处理——Tecplot截面云图显示本部分介绍一下用tecplot进行fluent后处理（等值线云图制作和矢量图制作）的一些小经验，希望能帮到和我一样在fluent数据处理途中遇到小问题的同学。
如有问题，请多指正。
1、将导入的三维数据通过slices工具切出截面，并读取该截面数据。
首先，在导入fluent数据时，选择的数据类型必须是Fluent Data Loader，同时选中fluent的cas和data文件进行导入；并且保证文件目录全是英文目录，否则容易出错。
对于已导入的三维cas和data文件，选中左侧的slices，并点击slices后面的details。
弹出slice Details对话框，在slice location后有下拉菜单，可以自定义切片位置，本文选择了Z-Planes，并将Show primary planes 下方的值设为0，代表切片为Z=0截面，如图中黄色截面表示切片位置。
点击close。
点击如下图所示的data—extract—extract current slices。
弹出对话框，点击extract。
切片就会变为实体，如下图所示。
为了只显示切片，点击左侧栏中的zone style，在弹出的对话框中，将slice：Z=0上面的内容全部取消选择，如下图。
选中左侧栏中的contour，云图就会显示出来（vector同理）。
视角可以自由调整。
至此，读取切片数据完成。
2、如何不让云图像蒙了一层雾一般，使其颜色更鲜艳如下图，云图颜色不鲜亮。
取消下图中lighting选项，云图颜色恢复明亮。
3、修整等值线云图可以看到默认的云图比较粗糙，如果有需要的话，可以对其进行修整，让图看起来更加好看。
点击contour后面的details或双击右侧的legend box，在弹出的对话框中第二行选择最后一栏legend，在alignment后有个下拉菜单，可以选择vertical或horizontal，意思是legend box的排布方式是垂直或者水平，可以根据需要选择。
数据可视化之利用Python制作词云图
数据可视化之利用Python制作词云图作者：***来源：《中国科技教育》2020年第12期“十年树木，百年树人”，教育的根本目的在于增强学生的能力，使学生成为人才。
为了提高学生的信息素养，培养未来的创造性人才，学生不但要学习现代技术，也要具备人文素养，使各种复杂知识在人文精神的烛照下融会贯通。
如何在教学中介入文化价值，并运用现代教育技术提高学生的文化素质呢？这里我們以《三国演义》小说为例，让学生阅读学习，然后通过Python 编程进行分析。
《三国演义》是中国古典四大名著之一，亦是中国第一部长篇历史章回小说。
它以人物为载体，形象地演绎了中国传统文化的基本精神，即仁、义、礼、智、信、勇等中国传统文化价值体系中的核心因素。
那么，如何准确快捷地将这部长篇历史章回小说中的信息提取出来，并以生动的方式呈现给学生呢？这就需要用到词云图。
认识词云图词云图是文本可视化的一种方式，借助相应的网站工具，对复杂的文本信息（如单词表、例句、课文）进行加工处理，词汇出现频率越高，字号越大，这样的词汇就是高频实义词，也是信息材料关注的焦点，最后以图形化的形式出现。
总体来说，词云图有如下功能。
·提炼：提炼呈现实义词·排序：按频率高低决定词汇显示的大小，出现次数越多，默认字号越大·突显：对高频实义词起到突显的作用·图像化：对整体外观形成特定的图像Python 代码和环境选择Python 相对其他代码，简单、易学、好上手，对语法要求不高，便于学生进行学习实践Python jieba 第三方库选择Python 对于文章分析有众多库，其中中文库包括yaha（哑哈）、jieba（结巴）、基于HMM 模型的中文分词、genius 中文分词等。
通过使用，我们发现，jieba 库目前应用比较广，遇到问题容易找到解决方案，是优秀中文分词第三方库，于是决定应用jieba 库。
jieba 分词有3 种模式，分别为精确模式、全模式和搜索引擎模式。
词云图在文本可视化中的应用研究
词云图在文本可视化中的应用研究随着科技的发展，数据处理已经成为各个领域中重要的研究内容之一。
文本是其中最基础和常见的数据类型，如何将大量的文本数据变得易于理解和分析，是每一位数据分析师必须面对的问题。
词云图作为一种简单直观的文本可视化手段，因其特有的视觉引导能力和易于解释的特点，被广泛运用于数据分析、信息检索等领域。
本文旨在探讨词云图在文本可视化中的应用研究，分析其优缺点，并指出进一步研究和应用的方向。
一、词云图的基本原理和特点词云图是一种能够根据文本中词语的出现频率、重要性等信息，将其视觉化为词云形式的图表工具。
在词云图中，词语的大小、颜色等元素都能够展示其在文本中的重要程度或出现频率。
这种图表的形式简单、易于理解，能够将大量的文本内容以“图像”的方式展示出来，便于人们的快速浏览和理解。
在词云图中，每一个词语都作为一个对象存在，大小和颜色的变化是根据其在文本中的重要程度而改变的。
在词云图的制作过程中，一般会使用统计学方法来计算每个词语在文本中的出现频率，最终形成一个“按照重要程度排列”的词汇列表。
将这个列表经过特定的处理方式，就能得到一个视觉效果良好的词云图。
二、词云图的优点和应用1. 容易展现文本的主题和特点词云图能够将文本的重要词语和主题用一种简单优美的方式展现出来，可以快速地帮助分析者理解文本的脉络和特点。
在序言和摘要中，经常使用词云图进行关键信息的汇总和提炼，使读者在浏览大量文本时不会错过重要信息；在新闻报道中，词云图能够迅速地揭示事件的关键词汇和主题，帮助读者了解事件的总体概况。
2. 易于与文字、图片等其他信息相结合词云图与其他信息相结合，可以加强信息的呈现效果。
例如，用来展示评论或调查结果时，可以将词云图与原始报告相结合，丰富了整个表达的视觉效果，有助于读者更好地理解文本和图像信息；在新闻报道中，对于某个关键词汇或事件，可以将词云图和有采访的当天的报纸的图片和报题等混合展示，以更好地吸引读者的注意力。
超简单：快速制作一款高逼格词云图
超简单：快速制作一款高逼格词云图词云图，也叫文字云，是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现，词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。
一、先看看几个词云图简书签约作者标签词云从简书签约作者的自我介绍中提取关键词，统计后制作的词云图。
看看这些关键词，你能想到是哪位签约作者？简书热门文章类型词云从简书首页、7日热门文章进行文章分类统计后，生成的词云图。
想上首页热门，应该选择上面几个类型来写。
关于在简书上写什么，V先生有一个高度的概括总结：三教× 九流：「生活、工作、学习」三教，「学术思辨、故事、诗歌、时评、随笔、科技工具、书影音、新技能 get、吐槽」九流。
2016简书-阅读词云抓取2016年简书·读书专题文章中的书名，生成的词云图，今年你读过哪几本书？彭小六文章标题词云图简书头牌-六神的词云图，抓取他的120篇文章标题，进行分词统计后生成。
51JOB C++嵌入式岗位JD 词云图抓取51Job C++嵌入式岗位，职位描述分词后，得到的词云图，上图是硬技能的要求，下图是软实力的要求。
二、开始制作词云图•工具：我使用的是TAGUL， https:/// 一款在线词云制作工具，非常简单。
TAGUL•步骤：•1）导入文本•Import words , 可以直接粘贴导入文本数据，或者以web url的方式导入。
文本数据包括关键词和size。
•Add，是添加一个关键词和size2）选择形状 -- 自定义形状图片TAGUL提供了一些模板图形，左边是分类主题。
一般图形选取的原则，看关键词的内容来定，如公司LOGO，人物头像，需要上传你的图形图片，点ADD IMAGE。
自定义形状图片，有一个技巧，图片的清晰度不要求很高，轮廓清楚就好。
调整形状参数还一个有小技巧，如果图形有背景，或边缘需要修理一下的话，我没有采用PS这一类的重型武器，直接用PPT中的图像就可以搞定，快捷方便。
C#中使用jieba.NET、WordCloudSharp制作词云图的步骤
C#中使⽤、WordCloudSharp制作词云图的步骤词云简介“词云”由美国西北⼤学新闻学副教授、新媒体专业主任⾥奇·⼽登（Rich Gordon）于2006年最先使⽤，是通过形成“关键词云层”或“关键词渲染”，对⽂本中出现频率较⾼的“关键词”的视觉上的突出。
⽹上⼤部分⽂章介绍的是使⽤Python的jieba、wordcloud的库⽣成词云图，本⽂则介绍在C#中如何使⽤、WordCloudSharp库⽣成词云图，后者是前者的.NET实现。
准备⼯作创建⼀个C#的控制台项⽬，通过NuGet添加引⽤对、WordCloudSharp的引⽤，使⽤⽅法可以参考以下链接：：https:///anderscui/WordCloudSharp：https:///AmmRage/WordCloudSharp安装之后，在packages\⽬录下找到Resources⽬录，将整个Resources⽬录拷贝到程序集所在⽬录，这⾥⾯是运⾏所需的词典及其它数据⽂件。
基本算法算法主要步骤如下：提取关键词：基于TF-IDF算法、TextRank算法提取⽂本的关键词，按权重⼤⼩选取部分关键词。
统计关键词词频：先将⽂本分词，统计每个词的词频，再筛选出关键词的词频。
⽣成词云图：根据关键词及其词频信息在蒙版图⽚的基础上⽣成词图。
注：本⽂采⽤TF-IDF算法提取关键词，蒙版图⽬前只⽀持⿊⽩图⽚。
TF-IDF（词频-逆⽂档频率）算法是⼀种统计⽅法，⽤以评估⼀字词对于⼀个⽂件集或⼀个语料库中的其中⼀份⽂件的重要程度。
字词的重要性随着它在⽂件中出现的次数成正⽐增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反⽐下降。
算法实现使⽤JiebaNet.Analyser.TfidfExtractor.ExtractTagsWithWeight(string text, int count = 20, IEnumerable allowPos = null)从指定⽂本中抽取关键词的同时得到其权重，代码如下：/// <summary>/// 从指定⽂本中抽取关键词的同时得到其权重/// </summary>/// <param name="text"></param>/// <returns></returns>static WordWeightPair[] ExtractTagsWithWeight(string text){var extractor = new TfidfExtractor();var wordWeight = extractor.ExtractTagsWithWeight(text, 50);StringBuilder sbr = new StringBuilder();sbr.Append("词语");sbr.Append(",");sbr.Append("权重");sbr.AppendLine(",");foreach (var item in wordWeight){sbr.Append(item.Word);sbr.Append(",");sbr.Append(item.Weight);sbr.AppendLine(",");}string filename = "关键词权重统计.csv";File.WriteAllText(filename, sbr.ToString(), Encoding.UTF8);Console.WriteLine("关键词提取完成：" + filename);return wordWeight.ToArray();}使⽤mon下的Counter类统计词频，其实现来⾃Python标准库的Counter类（具体接⼝和实现细节略有不同），代码如下：/// <summary>/// 分词并统计词频：默认为精确模式，同时也使⽤HMM模型/// </summary>/// <param name="text"></param>/// <param name="wordWeightAry"></param>/// <returns></returns>static KeyValuePair<string, int>[] Counter(string text, WordWeightPair[] wordWeightAry){var segmenter = new JiebaSegmenter();var segments = segmenter.Cut(text);var freqs = new Counter<string>(segments);KeyValuePair<string, int>[] countAry = new KeyValuePair<string, int>[wordWeightAry.Length];for (int i = 0; i < wordWeightAry.Length; i++){string key = wordWeightAry[i].Word;countAry[i] = new KeyValuePair<string, int>(key, freqs[key]);}StringBuilder sbr = new StringBuilder();sbr.Append("词语");sbr.Append(",");sbr.Append("词频");sbr.AppendLine(",");foreach (var pair in countAry){sbr.Append(pair.Key);sbr.Append(",");sbr.Append(pair.Value);sbr.AppendLine(",");}string filename = "词频统计结果.csv";File.WriteAllText(filename, sbr.ToString(), Encoding.UTF8);Console.WriteLine("词频统计完成：" + filename);return countAry;}使⽤WordCloudSharp⽣成词云图，蒙版图必须使⽤⿊⽩图⽚，记得⼿动引⽤System.Drawing，代码如下：/// <summary>/// 创建词云图/// </summary>/// <param name="countAry"></param>static void CreateWordCloud(KeyValuePair<string, int>[] countAry){string markPath = "mask.jpg";string resultPath = "result.jpg";Console.WriteLine("开始⽣成图⽚，读取蒙版：" + markPath);Image mask = Image.FromFile(markPath);//使⽤蒙版图⽚var wordCloud = new WordCloud(mask.Width, mask.Height, mask: mask, allowVerical: true, fontname: "YouYuan");//不使⽤蒙版图⽚//var wordCloud = new WordCloud(1000, 1000,false, null,-1,1,null, false);var result = wordCloud.Draw(countAry.Select(it => it.Key).ToList(), countAry.Select(it => it.Value).ToList());result.Save(resultPath);Console.WriteLine("图⽚⽣成完成，保存图⽚：" + resultPath);}运⾏测试以本⽂为分析⽂本⽣成词云图，代码如下：static void Main(string[] args){string text = File.ReadAllText("待处理数据.txt");var wordWeight = ExtractTagsWithWeight(text);var wordFreqs = Counter(text, wordWeight);CreateWordCloud(wordFreqs);Console.Read();}蒙版图如下：词云图如下（使⽤蒙版）：词云图如下（不使⽤蒙版）：在得到关键词的词频信息后，通过在线⼯具⽹站⽣成词云图⽚会更加⽅便⼀点，如、等。
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云图制作详细
云图分析在话务保障中的应用
一、前言
在MSCBSC上看了不少云图制作的说明文档，但发现在步骤中总有些缺失，如果是第一次接触的话很可能难以独自完成。
下面我将就较详细的介绍如何做出云图。
二、云图分析实施过程
进行话务增长预测云图需要以下步骤:
1. 先制作Excel表格，格式如下，包含小区号，中文名称，需要以云图显示的数据(话务
量，掉话，上行干扰等)，小区经纬度这些信息
2. 将EXCEL另存为TXT文本，用MAPINFO打开，制作成.tab文件，见下图: 第 1 页共 13 页
3. 开始创建点，这时由于经纬度不是浮点形式，你将无法创建。
4. 所以，你需要先把生成的.tab文件先另存副本:
第 2 页共 13 页
5. 然后打开生成的副本，如图所示，打开“表结构选项”。
6. 将坐标的类型调整为“浮点型”，这样就可以在mapinfo里“打点”了。
7. 然后就是创建点。
8. 注意选取X,Y坐标的列，关于“符号”，你可以选择自己喜欢的样式，这里不再赘述。
第 3 页共 13 页
9. 打开TAB文件，见下图。
这里的图比较简单，选取了一个BSC的数据，基站比较少，如果区域跨度过大的话，
容易产生一个问题，在本文的后面会有介绍。
10. 点地图中创建专题图菜单，选网格的缺省网格，见下图:
第 4 页共 13 页
11. 点下一步，选相应的表和字段(增长率)，点击浏览选中相应的存放地点，如下图:
12. 点下一步，进入自定义界面，点击自定义中的设置按钮，如下图:
第 5 页共 13 页
注意:
, 差值器
选IDW;
, 单元大小
第 6 页共 13 页
单元大小决定最终生成云图的分辨率，一般选择0.1,0.2之间，单元格越小，分辨率越高; , 搜索半径
搜索半径由小区覆盖半径决定，可以参考该区域内小区的TA平均值，在郊县一般在4km左右比较适宜;
边框 , 格网
决定了最终生成云图的边界扩展区域大小，选择0即没有扩展。
这个选项需要自身进行调试，寻找一个最佳的数值。
我上面的图选的就是0;
, 聚合符合点根据
因为我们导入了所有子小区的数据，为了达到发现话务增长最为明显区域的效果，我们选择最大选项。
点下一步，再确定即可，修改显示的图标内容如站名或站号，更改图标大小样式即可，显示如下图:
三、补充
第 7 页共 13 页
以上就是制作云图的整个过程，如果你还想制作出具有基站三个扇区的图形，下面我将介绍下如何制作基站扇区，让云图变的更加完善。
首先，你要先vlookup进去基站扇区的方位角:
然后在将excel另存为.txt格式，转换为.tab文件，并另存副本。
打开副本后将DIR列即你的扇区方位角转换为浮点型。
这些步骤前文已经介绍过，这里你就按照上面写的步骤一步一步去做就好。
下面，进入重点。
你需要打开你的，然后:
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接着，打开之前做好的.tab文件:
软件提示你创建一个新的.tab文件，你只要换个名字创建下就好，但是通过实验，我发现需要名字与先前你所存在的文件名有关联，如新存的文件名为:张掖话务量6，如果单纯的是6或是什么名字的话，会提示错误，具体原因未知?:?b~ 第 9 页共 13 页
然后Bore里选择扇区方位角，下行选择长度，看个人喜好选择，建议选择最短或较短的长度:
如下图进行设置:
第 10 页共 13 页
然后，图就这么出来了:
这样看上去，是不是更好点: 第 11 页共 13 页
四、存在问题
上面的图层是张掖市区，面积较小。
而张掖全境跨度较大，东西相距300公里以上，导致单元大小最小选择值为4.3KM，最后视图生成后云图颗粒感较重。
五、小结
以上就是云图制作流程，
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此问题尚未找到解决办法，建议针对某一特定区域进行云图渲染，以求得出最佳的显示
效果。
第 13 页共 13 页。