扫二维码与项目经理沟通
我们在微信上24小时期待你的声音
解答本文疑问/技术咨询/运营咨询/技术建议/互联网交流
小编给大家分享一下如何使用R-wordcloud2包绘制词云，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
孝感网站建设公司创新互联公司,孝感网站设计制作，有大型网站制作公司丰富经验。已为孝感1000多家提供企业网站建设服务。企业网站搭建\成都外贸网站制作要多少钱，请找那个售后服务好的孝感做网站的公司定做！
一 数据准备
载入所需的R包，准备好流浪地球的txt格式的文本文件。
library(jiebaRD) library(jiebaR) library(wordcloud2)
二 分词，统计词频
使用jieba包对文本进行分词。
engine = worker() segment("流浪地球.txt",engine)data <- scan('流浪地球.segment.2019-04-09_22_36_54.txt',sep='\n',what='',encoding="UTF-8") data2 <- freq(data)data2 <- qseg[data]data.words <- data2head(data.words) 三 去掉停词
过滤掉类似“的”，“你”，“我们”等类似的无意义的停词，并可根据自己需要设置词频的个数。
#过滤掉1个字的词data.words <- subset(data.words, nchar(as.character(data.words))>1) #过滤停词stop=read.table(file=file.choose(),colClasses="character") stopwords=c(NULL) for(i in 1:dim(stop)[1]){ stopwords=c(stopwords,stop[i,1]) }for(j in 1:length(stopwords)){ data.words <- subset(data.words,data.words!=stopwords[j]) } 四 统计词频
4.1 统计词频
data.freq <- table(unlist(data.words)) data.freq <- rev(sort(data.freq)) data.freq <- data.frame(word=names(data.freq), freq=data.freq)
4.2 根据需要过滤频次
#按词频过滤词，过滤掉只出现过一次的词，这里可以根据需要调整过滤的词频数data.freq=subset(data.freq, data.freq$freq.Freq>=2) head(data.freq) word freq.Var1 freq.Freq1 地球 地球 1642 太阳 太阳 953 发动机 发动机 604 人类 人类 355 地面 地面 306 木星 木星 28
五 绘制词云
5.1 图形设定为“star”
wordcloud2(data.freq[,2:3],color = "random-light", backgroundColor = "grey",shape = 'star')
5.2 汉字图形展示
letterCloud(data.freq[,2:3],word="地球",size = 2)
5.3 指定图形
指定的背景图需要在R包的example文件夹中，本例为微信的开机图，然而不像，，，鬼知道咋回事啊。
world = system.file("examples/download1.jpg",package = "wordcloud2")wordcloud2(data.freq[,2:3], figPath = world, size = 1,color = "black") 
OK，词云绘制完毕。
以上是“如何使用R-wordcloud2包绘制词云”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
我们在微信上24小时期待你的声音
解答本文疑问/技术咨询/运营咨询/技术建议/互联网交流
微信二维码
移动版官网