当前位置: 首页 > article >正文

Matlab高端绘图SCI绘图模板】第004期 绘制词云图

1.词云图简介

词云图,又称为文本云或标签云,是一种数据可视化技术。它通过将文本数据中的词汇以视觉化的形式展示出来,帮助人们快速理解文本的主题和关键信息。在词云图中,不同的词汇会以不同的大小、颜色和字体显示,这些视觉元素通常与词汇在文本中出现的频率或重要性相关联。

词云图的基本原理是对文本进行分词处理,然后统计每个词汇的频率或权重。接着,根据这些频率或权重来调整词汇在图中的大小、颜色和位置等视觉属性。这样可以使得出现频率较高或较重要的词汇更加突出,而出现频率较低或较不重要的词汇则相对较小或较不明显。

2.整体效果图

图片

3. 关键代码展示:

%% 词云图绘制 

% ---------------------------------------------------------------------

% Version:2.0           

% Author: panda20219 (VX) 

% --------------------------------------------------------------------- 

%%  程序初始化

warning off 

close all              

clear                  

clc  

%% 词云图绘制

wc = wordcloud(tbl,'Word','Count',...

                   'Color',colors,...

                   'FontName','Arial');

map = flipud(map);

idx = linspace(1,64,10); 

idx = round(idx);

C = map(idx,:);

numWords = height(tbl);

r = randi([1,size(C,1)],numWords,1);

colors = C(r,1:3);

%% 图片尺寸设置(单位:厘米)

figureUnits = 'centimeters';

figureWidth = 15;

figureHeight = 12;

%% 窗口设置

figureHandle = figure('color','w');

set(gcf, 'Units', figureUnits, 'Position', [0 0 figureWidth figureHeight]); 


http://www.kler.cn/a/516820.html

相关文章:

  • Kafak 单例生产者实现-C#操作
  • 【技术洞察】2024科技绘卷:浪潮、突破、未来
  • Python OrderedDict 实现 Least Recently used(LRU)缓存
  • BGP(1)邻居建立,路由宣告
  • Hive之加载csv格式数据到hive
  • 机器学习 vs 深度学习
  • 深度学习-92-大语言模型LLM之基于langchain的模型IO的模型调用
  • .netframeworke4.6.2升级.net8问题处理
  • 深入MapReduce——计算模型设计
  • TaskBuilder数据添加页面前后端交互原理解析
  • 力扣-数组-704 二分查找
  • AIGC视频扩散模型新星:Video 版本的SD模型
  • 特征选择(机器学习)
  • Jetson Xavier NX 安装 CUDA 支持的 PyTorch 指南
  • Mongodb 慢查询日志分析 - 1
  • AI代码生成器赋能房地产:ScriptEcho如何革新VR/AR房产浏览体验
  • spandsp_start_dtmf的bug及修复
  • 023:到底什么是感受野?
  • 【ComfyUI】python调用生图API,实现批量出图
  • MySQL 中如何进行 SQL 调优?
  • 【ElasticSearch】 Java API Client 7.17文档
  • 【springboot加密传输】
  • 机器学习-手写数字识别
  • 基于Springboot + vue实现的美发门店管理系统
  • Pyside6(PyQT5)中的QTableView与QSqlQueryModel、QSqlTableModel的联合使用
  • Redis支持数据类型详解