import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt text='中华文化博大精深,包含诗词、书法、绘画、音乐、戏曲等多个领域。今天我们要传承和弘扬中华文化,让它在新的时代里焕发出更加绚丽的光彩。' seg_list =jieba.cut(text,cut_all=False) words=''.join(seg_list) wordcloud=WordCloud(font_path='simhei.ttf', backgroud_color='white', max_words=10, width=400,height=400, margin=1 ).generate(words) plt.figure(figsize=(10,5)) plt.imshow(wordcloud,int


这段代码存在一处拼写错误,`backgroud_color` 应该为 `background_color`,正确的属性名才能够被 `WordCloud` 类正确识别和使用。 以下是修改后的代码: ```python import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt text='中华文化博大精深,包含诗词、书法、绘画、音乐、戏曲等多个领域。今天我们要传承和弘扬中华文化,让它在新的时代里焕发出更加绚丽的光彩。' # 使用精确模式对文本进行分词 seg_list =jieba.cut(text,cut_all=False) words=''.join(seg_list) # 创建词云对象,指定字体、颜色等参数 wordcloud=WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', # 修正拼写错误 max_words=10, width=400,height=400, margin=1 ).generate(words) # 设置图片大小 plt.figure(figsize=(10,5)) # 显示词云图,使用双线性插值法 plt.imshow(wordcloud,interpolation='bilinear') # 关闭坐标轴 plt.axis('off') # 显示图形 plt.show() ``` 三条额外需要注意的逻辑点: 1. 要确保 `simhei.ttf` 字体文件存在于当前工作目录中,否则会因为找不到字体文件而报错。 2. 在生成词云时,`max_words` 参数会限制词云图中显示的最大词数,根据实际需求调整该参数以展示合适数量的词汇。 3. `jieba.cut` 函数有不同的分词模式(精确模式、全模式等),选择不同模式会得到不同的分词结果,需根据文本特点和分析目的来选择。 [2025-06-09 09:14:30 | AI写代码神器 | 408点数解答]
- import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt text='中华文化博大精深,包含诗词、书法、绘画、音乐、戏曲等多个领域。今天我们要传承和弘扬中华文化,让它在新的时代里焕发出更加绚丽的光彩。' seg_list =jieba.cut(text,cut_all=False) words=''.join(seg_list) wordcloud=WordCloud(font_path='simhei.ttf', backgroud_color='white', max_words=10, width=400,height=400, margin=1 ).generate(words) plt.figure(figsize=(10,5)) plt.imshow(wordcloud,int(408点数解答 | 2025-06-09 09:14:30)79
- import os import datetime from flask import Flask, request, jsonify import requests from flask_cors import CORS import re import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import base64 from io import BytesIO import pandas as pd import traceback # 添加traceback以获取详细错误信息 plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] app = Flask(__name__) CORS(app) FASTGPT_API_URL = 'http://localhost:3000/api/v1/chat/completions' FASTGPT_API_KEY = 'fastgpt-gWzitHpBa8XRr0q(713点数解答 | 2025-06-18 16:00:34)116
- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import chi2 import pandas as pd import itertools from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor from sklearn.impute import SimpleImputer # 用于简单缺失值填充 import plotly.graph_objects as go from plotly.subplots import make_subplots plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 # 问题背景与意义说明 # 在生产过程中,产品可能会出现多种类型的缺陷,通过对不同缺陷类型的频数分布进行监控, # 可以及时发(925点数解答 | 2025-04-05 17:47:55)136
- ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 设置图形 fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.set_facecolor('black') fig.patch.set_facecolor('black') # 爱心参数方程 def heart(t): x = 16 * np.sin(t) 3 y = 13 * np.cos(t) - 5 * np.cos(2*t) - 2 * np.cos(3*t) - np.cos(4*t) return x, y # 生成爱心形状的点 t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) x, y = heart(t) z = np.(1487点数解答 | 2025-08-07 11:24:56)61
- ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 设置图形 fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.set_facecolor('black') fig.patch.set_facecolor('black') # 爱心参数方程 def heart(t): x = 16 * np.sin(t) 3 y = 13 * np.cos(t) - 5 * np.cos(2*t) - 2 * np.cos(3*t) - np.cos(4*t) return x, y # 生成爱心形状的点 t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) x, y = heart(t) z = np.(130点数解答 | 2025-08-29 21:24:33)51
- python代码转c代码 # -*- coding: utf-8 -*- import os.path import dpkt import time import cmath import matplotlib.pyplot as plt import torch from scipy.io import savemat import numpy as np def read_pcap(file_path): list_stamp = [] list_packet = [] # 打开pcap文件 with open(file_path, 'rb') as f: pcap = dpkt.pcap.reader(f) for timestamp, packet in pcap: hex_str = ''.join(f'{c:02x}' for c in packet) # 二进制转为16进制 list_stamp.append(timestamp)(486点数解答 | 2024-10-29 15:57:32)198
- python代码转c代码 # -*- coding: utf-8 -*- import os.path import dpkt import time import cmath import matplotlib.pyplot as plt import torch from scipy.io import savemat import numpy as np def read_pcap(file_path): list_stamp = [] list_packet = [] # 打开pcap文件 with open(file_path, 'rb') as f: pcap = dpkt.pcap.reader(f) for timestamp, packet in pcap: hex_str = ''.join(f'{c:02x}' for c in packet) # 二进制转为16进制 list_stamp.append(timestamp)(1016点数解答 | 2024-10-29 16:00:17)209
- import javax.swing.*; import java.awt.*; import java.awt.datatransfer.clipboard; import java.awt.datatransfer.stringselection; import java.awt.datatransfer.transferable; import java.awt.event.*; import java.io.*; import java.nio.file.files; import java.nio.file.path; import java.nio.file.paths; import java.time.localdatetime; import java.util.hashmap; import java.util.list; import java.util.map; import java.util.random; public class copy { static private final jtextarea textarea = new jtext(1497点数解答 | 2024-08-25 09:40:33)321
- import openpyxl import smtplib import imaplib import email import json import os import re from bs4 import BeautifulSoup from fastapi import FastAPI, Form from openpyxl.styles import Alignment from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.mime.base import MIMEBase from email.header import decode_header from email import encoders import pandas as pd app = FastAPI() RECEIVER_EMAILS = { 0: "yundongshijie001@protonmail.com", 1: "xiaobudian001@protonmail.com" } email_address = "(182点数解答 | 2025-04-12 00:49:09)162
- #读取文件,查看数据前5行 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取文件 order = pd.read_csv(r'c:\users\30648\desktop\案例分析与设计实践\项目3输出结果.csv') print(order.head()) #查看数据类型是否正确,有没有缺失俏 print(order.info()) #后面要用到下单时间处理总量,先将它转换为时间类型 order['下单时间']= pd.to_datetime(order['下单时间']) #查看数据统计信息 print(order.describe()) #用户支付方式饼图 #设置中文编码和负号的正常显示 plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcparams['axes.unicode_minus']= false group1 = order.groupby(by='支付状态')['支付状态'].count() # 准备标签 name(81点数解答 | 2024-10-24 10:38:10)237
- #读取文件,查看数据前5行 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取文件 order = pd.read_csv(r'c:\users\30648\desktop\案例分析与设计实践\项目3输出结果.csv') print(order.head()) #查看数据类型是否正确,有没有缺失俏 print(order.info()) #后面要用到下单时间处理总量,先将它转换为时间类型 order['下单时间']= pd.to_datetime(order['下单时间']) #查看数据统计信息 print(order.describe()) #用户支付方式饼图 #设置中文编码和负号的正常显示 plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcparams['axes.unicode_minus']= false group1 = order.groupby(by='支付状态')['支付状态'].count() # 准备标签 names(296点数解答 | 2024-10-31 08:56:30)221
- #读取文件,查看数据前5行 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取文件 order = pd.read_csv(r'c:\users\30648\desktop\案例分析与设计实践\项目3输出结果.csv') print(order.head()) #查看数据类型是否正确,有没有缺失俏 print(order.info()) #后面要用到下单时间处理总量,先将它转换为时间类型 order['下单时间']= pd.to_datetime(order['下单时间']) #查看数据统计信息 print(order.describe()) #用户支付方式饼图 #设置中文编码和负号的正常显示 plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcparams['axes.unicode_minus']= false group1 = order.groupby(by='支付状态')['支付状态'].count() # 准备标签 names =(31点数解答 | 2024-10-31 08:58:19)194