#author("2023-11-27T12:04:12+09:00;2021-12-06T12:53:38+09:00","default:inoue.ko","inoue.ko") #author("2023-11-27T12:05:07+09:00;2023-11-27T12:04:29+09:00","default:inoue.ko","inoue.ko") *WordCloud https://amueller.github.io/word_cloud/ ~ #image(wordcloud.jpg,right,40%) Word Cloudは、テキストデータにおけるワードの出現頻度を可視化するための Python ライブラリーです。 #clear 英語の場合は、単語間にスペースがあるので、解析が簡単ですが、日本語の場合はオリジナルの文章から単語間がスペースで区切られた「分かち書き」の状態に変換する作業が必要になります。 ''参考'' テキストマイニングは、以下のようなサービスでも簡単に実現可能です。 -https://textmining.userlocal.jp/ ~ ~ **はじめに ***WordCloud のインストールとインポート Python 言語のライブラリとしてのインストールになるので、一般の Python3 の環境であれば、Terminalから以下のコマンドでインストールできます。 $ pip3 install wordcloud import する際は、以下のように記述するのが一般的です。 from wordcloud import WordCloud ''Google Colaboratory では'' Jupyter Notebook で利用できるライブラリーが「すべてインストール済み」という前提なので、ローカル環境での作業のように、必要なライブラリのインストールを行う必要はなく、コードセルに import 文を書くだけで使うことができます。 ~ ***ワードクラウドの生成に用いるメソッド WordCloud()メソッドで描画ベースを作成し、generate()メソッドにテキストデータを渡すだけで簡単に生成できます。 txt = """ 文章 """ wc= wordcloud.WordCloud( width = 1280, height = 760, colormap='viridis') wc.generate( txt ) plt.imshow( wc ) plt.show() ~ ~ **サンプル ***サンプルコード -JupyterNotebook形式（.ipynb）でプログラムを提供します。 https://github.com/koichi-inoue/JupyterNotebook/blob/master/WordCloud.ipynb -カラーマップには以下のものが利用できます。 https://matplotlib.org/stable/tutorials/colors/colormaps.html 例：'viridis', 'plasma', 'inferno', 'magma', 'cividis' ~ ***サンプルデータ 以下のような一般のテキストデータが利用できます。 -https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language) -https://www.aozora.gr.jp/cards/000148/files/776_14941.html ~ ~ ~