可视化数据视频制作,数据可视化教学视频

　　数据可视化是利用可视化技术来描绘文本和文档，并直观地表达其中的信息。

　　文本在大数据中的应用以及提取文本数据在大数据中的应用。对语篇的理解要求可以分为词汇层面、语法层面和语义层面三个阶段。

　　词法层使用各种分词算法，语法层使用几种句法分析算法，语义层使用话题抽取算法。

　　数据类别包括单个文本、文档集合和时间序列文本。

　　文本可视化基本流程:原文-文本信息挖掘(文本预处理、jadsy提取和度量)-视图绘制(平面设计、平面布局)-人机交互

　　网络爬虫提取文本数据的统一资源定位符(URL)格式：protocol 3360//hostname[pr/]pat/parameters j[？查询]#片段

　　第一部分是协议。例如，百度使用HTTPS。

　　第二部分：hostamef:port]，hostname(和端口号都是可选参数，默认端口号通常是80)，例，百度的主机名是www.baidu.com，是服务器的地址。

　　第三部分path是主机资源的具体地址，比如目录和文件名。

　　Python爬虫架构主要包括调度器、URL管理器、web下载器、web解析器、数据库。

　　1)调度器：相当于计算机CPU，主要负责URL管理器、网页下载、网页解析器之间的协调。

　　2) URL管理器：管理crowled的URL地址和crowled的URL地址，防止重复获取URL和URL轮换。

　　)3) web Downloader:通过传递URL地址下载web内容。Python支持网页下载的库有urllilb模块和requests模块。

　　)4) Web文件夹。解析网页的字符串。web解析器包括正则表达式、html . parser(python提供)、beautiful soup(美丽汤)和lxml)第三方插件，用于解析xml和html。

　　)数据库：将从网页收集的有价值的数据存储在数据库中。

　　文本分析向量空间模型词袋模型

　　在信息检索中，某个文本只被视为一个词的集合，而不考虑它的语法、词序等信息。文本中的单词相互独立，不依赖于其他单词的存在。

　　词袋模型是利用向量空间模型构造文本向量的常用方法之一，常用于提取词汇级文本信息。

　　词袋模型(Bag-of-words model)是指忽略词序、语法和句子，过滤掉对文本内容影响不大的词(禁用词)，将文本视为一系列重要词汇集组成的向量，每个词汇集代表一个维度，维度的值就是该词在文档中出现的频率。词频反

　　TF-IDF是一种常用于信息检索和数据挖掘的加权技术。TF表示字数，IDF表示倒排文本频率指数。

　　TF-IDF的主要思想是：文本中的词的重要性与其在文本中出现的次数成正相关，但随着其在文档集合中出现频率的增加而降低。主题抽取主题模型是一种针对文本中隐藏主题的建模方法，从语义层面描述文档集中的个体文本信息。

　　文本抽取算法大致可以分为两类：基于贝叶斯的概率模型和基于矩阵分解的非概率模型。

　　文本数据可视化文本数据可视化可分为文本内容可视化、文本关系可视化和文本多特征信息可视化。

　　文本内容可视化(Text content visualization)文本内容可视化是将Presentation 1的关键词可视化的东西，它分析文本中的重要信息。

　　1)标签云：

　　标签云是最常见最简单的关键词可视化方法，主要分为以下两步。

　　统计文字中的词频，提取高频的关键词。按照一定的顺序和规则显示这些关键词。2)文件分发：

　　在文档中，使用词汇表中的结构关系来配置关键字。另外，利用词汇关系网络中具有上下语义关系的词语来配置关键词，明确文中的内容。

　　以一个词为中心点，用户可以指定中心点的词汇，选择中心点的词汇所呈现的视觉效果差别很大。整篇文章中的话语都是以放射状的圆圈来表达的，与外层话语的内层话语同义。因此，它可以直观地显示文档的中心词在语言网络上是如何表达的。

　　2时间序列文本可视化

　　(1)主题河流：

　　主题主要用来反映文本主题变化的过程。

　　局限性：每个主题在任何时候都只能简单的组合成一个数值，无法描述主题的特点。

　　经典河流模型具有以下两个属性：

　　颜色：表示主题的类型，一个主题由一种颜色的脉冲电流表示。宽度：表示主题的数量(或强度)，脉冲电流的状态可能随着主题的变化而扩大、收缩或保持不变。)2)文本流：

　　文本不仅可以表达主题的变化，还可以显示每个主题随时间的分裂和合并状态。

　　(3)故事情节：

　　故事流常用于表现电影和小说中的情节和时间线。

　　3文本分布的可视化

　　弧线可视化技术不仅可以显示单词的数量，还可以显示单词的分布。

　　这个湖的特点如下。

　　使用缓和曲线来表示文章。过渡曲线的开头和结尾对应文章的开头和结尾，文章的语言有序地分布在过渡曲线上。如果单词在整篇文章中频繁出现，它们会分布在画布中心附近的区域。如果单词只在局部频繁出现，则接近螺旋分布。字体大小和颜色深度表示单词的频率。可以是文字关系。

　　可视化文本关系可以显示单个文本的内部关系，也可以显示多个文本之间的关系。基于图形的文本关系可视化；

　　(1)单词树：

　　单词树可以直观地呈现一个单词及其前后的单词。用户可以将自定义个感兴趣的词作为中心节点。中心节点向前延伸，即文本中该词前面的词，中心节点向后延伸，即文本中该词后面的词。字体大小表示单词在文本中出现的频率。

　　(2)短语网络：

　　短语包括以下两个属性：

　　节点：表示一个单词或短语。

　　带箭头的连接线：表示节点与节点之间关系，用户定义必输。文档间的数据可视化

　　(1)银河观：

　　Galaxy view可用于描述多个文档之间的相似性。

　　(2)文档集的抽样投影：

　　多特征信息可视化平行标签云基于多个不同的特征水平显示标签云。每个特征对应标签云的一列，每列的特征都不一样。颜色越深，字体越大，表示关键词频率越高。

　　Graph:原地址#来源pyecharts正式文档导入JSON from pyecharts导入选项as opts from pyecharts。charts导入graph用open (weibo.json ， r ，encoding=utf-8 )作为f: j=json.load(f)节点，链接，类别，cont，mid，userl=jc=( Graph()。add()，节点，链接，类别，斥力=50，linestyle_opts=opts。LineStyleOpts(curve=0.2)，label_opts=opts。LabelOpts(is_show=False)，)。set _ global _ opts(legend _ opts=opts . legend opts(is _ show=false)，title _ opts=opts . title pts(title= graph-微博转发图)，)。render(graph_weibo.html ))

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。