使用Python 进行豆瓣评论分析遇到问题总结

   通过微信公众号推送   看到一遍很感兴趣的文章    现在由于大数据的流行    python语言也变得流行起来，通过python技术抓取网页数据，讲数据进行分析   

   这个例子是通过python将影评中的高频词汇提取出来   同图片显示

   本人电脑配置   Windows10 + python 3.5.2 

   安装python    pip    ipython    ipython notebook 等工具

   IPython与IPython Notebook安装及使用    安装组件    参考本博客

   http://blog.csdn.net/qq_37423198/article/details/76180905

   运行    cmd   控制台输入ipython notebook   启动notebook    
  
   看到控制台输出一个浏览器的访问地址   选择地址  粘贴到浏览器打开  


   进入之后  新建python3 文件   下载好stopwords.txt     simhei.ttf   
   文档要upload在 notebook 上

   按照
   https://segmentfault.com/a/1190000010473819

   文章一步步的 Run 一下

   编译到最后一步

  # 用词云进行显示
wordcloud = WordCloud(font_path="simhei.ttf", background_color="white", max_font_size=80)


word_frequence = {x[0]: x[1] for x in words_stat.head(1000).values}

word_frequence_list1 = []
word_frequence_list2 = []
for key in word_frequence:
 # temp = (key,word_frequence[key])
 word_frequence_list1.append(key)
 word_frequence_list2.append(word_frequence[key])
    # word_dict
word_dict = zip(word_frequence_list1, word_frequence_list2)
word_dict = dict((name, value) for name, value in word_dict)
wordcloud = wordcloud.fit_words(word_dict)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()


最后一步代码要用这个    自己再根据报错调试一下 阅读更多