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]
- [字节豆包] 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)146
- [DeepSeek] 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)190
- [阿里通义] 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)205
- [字节豆包] ```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)135
- [DeepSeek] ```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)131
- [字节豆包] ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(figsize=(12, 10)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 玫瑰花瓣参数方程 u = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) v = np.linspace(0, np.pi, 50) U, V = np.meshgrid(u, v) # 冰晶玫瑰核心结构 R = 1 + 0.3*np.cos(5*U) # 5瓣玫瑰 X = R * np.sin(V) * np.cos(U) Y = R * np.sin(V) * np.sin(U) Z = R * np.cos(V) # 添加冰晶细节 ice_factor = 0.2 * np.sin(8*U) * np.sin(4*V) X += ice_factor * np.sin(V) * np.cos(U) Y (897点数解答 | 2025-12-12 23:16:19)45
- [字节豆包] 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)255
- [阿里通义] 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)305
- [字节豆包] #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)309
- [字节豆包] #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)287
- [字节豆包] #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)259
- [GPT] 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)382