Как составить word cloud

Excel — очень полезное программное обеспечение, которое может помочь оптимизировать работы, связанные с числами или требующие быстрых расчетов, сортировки огромных источников данных, анализа результатов опросов и т. д.

Вы давно используете Excel, но задумывались ли вы когда-нибудь, что Excel может генерировать облако слов в мозговом штурме и других ледокольных мероприятиях с помощью нескольких простых шагов? Давайте подготовимся к изучению Word Cloud Excel, чтобы повысить производительность и производительность вашей команды.

Содержание

Дополнительные советы с AhaSlides

Когда дело доходит до Word Cloud, также называемого облаком тегов, это функция для сбора и отображения идей, которые придумал каждый участник, чтобы ответить на определенный вопрос темы в сеансе мозгового штурма.

Более того, это своего рода визуальное представление, используемое для обозначения значимых ключевых слов и тегов, используемых в текстовых данных. Теги обычно представляют собой отдельные слова, но иногда представляют собой короткие фразы, и значение каждого слова отображается разными цветами и размерами шрифта.

Есть много умных способов создать Word Cloud, и использование Excel может быть хорошим вариантом, поскольку оно бесплатное и не требует регистрации. Вы можете просто понять, что Word Cloud Excel использует доступные функции в Excel для генерации ключевых слов наиболее наглядным и заметным способом.

Каковы преимущества использования Word Cloud Excel?

Используя Word Cloud, вы можете по-новому взглянуть на то, как ваша аудитория, студенты или сотрудники действительно думают, и вскоре распознать хорошие идеи, которые могут привести к прорывам и инновациям.

Как создать Word Cloud Excel? 7 простых шагов

Итак, как проще всего создать Word Cloud Excel? Вы можете выполнить следующие шаги, чтобы настроить Word Cloud Excel без использования другого внешнего программного обеспечения:

Советы. Чтобы удалить линии сетки в Excel, перейдите к Види снимите галочку с Сетки пунктом.

Советы: вы можете перетащить изображение слова напрямую, чтобы настроить его размер.

Советы: вы можете редактировать слова в списке слов, и они будут автоматически обновляться в облаке слов.

Благодаря вашему терпению и усилиям результат может выглядеть следующим образом:

Альтернативный способ создания Word Cloud Excel

Однако существует еще один вариант настройки Word Cloud Excel с помощью онлайн-программного обеспечения Word Cloud. В Excel интегрировано множество приложений Word Cloud, например Облако слов AhaSlides. Вы можете использовать надстройки для добавления Word Cloud или просто вставить изображение хорошо продуманного Word Cloud через онлайн-приложение на лист Excel.

Существуют некоторые ограничения создания Word Cloud через Excel по сравнению с другими онлайн-приложениями Word Cloud. Некоторые из них можно упомянуть, например, отсутствие интерактивных обновлений в реальном времени, привлекательных и иногда трудоемких.

В отличие от обычного Word Cloud, AhaSlides Word Cloud представляет собой интерактивное программное обеспечение для совместной работы, с помощью которого все приглашенные участники могут делиться своими идеями в обновлениях в режиме реального времени. Это также бесплатное облако слов, которое позволяет настраивать множество удобных функций и простой в использовании интерфейс. Ниже перечислены многочисленные впечатляющие функции AhaSlides, которые вы можете быстро просмотреть, прежде чем принять решение о работе. Вот они:

Вы можете выполнить следующие шаги, чтобы добавить интерактивный Word Cloud Excel через AhaSlides в свои предстоящие действия.

1-й вариант: если вы используете вариант на целевой странице, просто введите ключевые слова, сделайте снимок экрана и вставьте изображение в Excel.

2-й вариант: Если вы используете версию в зарегистрированной учетной записи, вы можете сохранить и обновить свою работу в любое время.

Выводы

Подводя итог, нельзя отрицать, что Word Cloud Excel является приемлемым инструментом для бесплатного преобразования идей в наиболее информативные. Однако все еще существуют некоторые ограничения, которые Excel не может покрыть по сравнению с другим программным обеспечением для онлайн-презентаций. В зависимости от ваших целей и бюджета вы можете использовать множество бесплатных облачных сервисов Word Cloud, которые лучше всего подходят для генерации идей, совместной работы и экономии времени.

Если вы ищете новый способ эффективно и вдохновляюще генерировать идеи, вы можете попробовать Облако слов AhaSlides. Это фантастическое приложение, которое вы можете комбинировать со своими мероприятиями и встречами в учебном и рабочем контексте, чтобы привлечь участников и повысить производительность. Кроме того, вас ждет множество шаблонов викторин и игр.

Пакет Wordcloud в Python помогает нам узнать частоту появления слова в текстовом контенте с помощью визуализации.

Чтобы реализовать это, нам нужно сначала установить некоторые пакеты, такие как pandas, matplotlib и Wordcloud. Давайте посмотрим на этапы установки каждого.

Установка Pandas

Pandas – отличный инструмент для реализации анализа и визуализации данных в Jupyter Notebook. Его можно импортировать в наш исходный код следующим образом:

 
import pandas as pd  

PD относится к процессу создания псевдонимов, с помощью которого могут быть созданы фреймы данных, и это упрощает читаемость кода.

Pandas можно установить двумя способами:

•  Использование командной строки.

Давайте посмотрим, как мы можем установить pandas с помощью командной строки:

1. Открыть командную строку.
2. Ввести данную команду:pip install pandas
3. После нажатия «Enter» пакеты начнут загружаться в систему.

Эту же команду можно использовать в Linux в терминале для установки pandas в нашей системе.

•  С помощью Anaconda Navigator.

Второй способ установить pandas  – использовать Anaconda Navigator.

1. Откройте Anaconda Navigator.
2. Щелкните вкладку «Среда» и перейдите к параметру создания, чтобы настроить Pandas в вашей системе.
3. Нажмите на кнопку «Создать» для среды Pandas.
4. В списке пакетов выберите «Все», чтобы получить фильтры.
5. Перейдите в строку поиска, найдите «Pandas» и выберите «Pandas package».
6. Щелкните правой кнопкой мыши флажок и выберите «Отметить для установки определенной версии».
7. Выберите версию, которую хотите установить, и нажмите кнопку «Применить», чтобы установить пакеты.

Установка Matplotlib

Matplotlib – обширная и интересная библиотека для людей, которые с энтузиазмом относятся к выводам результатов из данных, включает в себя диаграммы рассеяния, гистограммы, коробчатые диаграммы и многое другое, что упрощает нам понимание.

Matplotlib можно установить, выполнив следующие действия:

• Использование командной строки.

Matplotlib можно установить в нашей системе с помощью данной команды в командной строке:

 
pip install matplotlib 

• Использование Anaconda.

Мы можем установить matplotlib с помощью Anaconda, набрав следующую команду в Anaconda Prompt:

 
conda install matplotlib  

Проверка установки

Мы можем проверить, успешно ли установлен matplotlib в нашей системе или нет, набрав данную программу в терминале.

 
import matplotlib 
matplotlib.__version__ 

Как обсуждалось ранее, это дает нам представление о наиболее часто встречающихся словах в тексте с помощью визуального элемента.

WordCloud можно установить, выполнив следующие действия:

• с помощью данной команды в командной строке:

 
pip install wordcloud 

• Используя Anaconda, ввести следующую команду в строке:

 
conda install -c conda-forge wordcloud 

Теперь давайте посмотрим на простую программу, которая показывает, как wordcloud можно использовать в Python.

Мы взяли этот фрагмент текста с веб-сайта и сохранили как файл sunflowers1.txt.

sunflowers1.txt

 
"Sunflowers are heliotropic, which means that they turn their flowers to follow the movement of the Sun across the sky east to west, and then returns at night to face the east, ready again for the morning sun. Heliotropism happens during the earlier stages before the flower grows heavy with seeds. 
There are tons of varieties of sunflowers available today, so there's bound to be one that fits your garden. Choose between those with branching stems or single stems, those that produce ample pollen for pollinators or are pollen-free(best for bouquets), those that stay small or tower above the rest of the garden, or those that produce edible seeds! " 

Реализация кода:

 
import re 
import matplotlib.pyplot as plt 
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS 
text = open("/content/sunflowers1.txt", "r").read() 
# Clean text 
text = re.sub(r'==.*?==+', '', text) 
text = text.replace('n', '') 
# Define a function to plot word cloud 
def plot_cloud(wordcloud): 
    # Set figure size 
    plt.figure(figsize=(40, 30)) 
    # Display image 
    plt.imshow(wordcloud)  
    # No axis details 
    plt.axis("off") 
# Generate word cloud 
wordcloud = WordCloud(width = 3000, height = 2000, random_state=1, background_color='salmon', colormap='Pastel1', collocations=False, stopwords = STOPWORDS).generate(text) 
plot_cloud(wordcloud) 

Выход:

Recipe Objective

How to create a wordcloud and what is it helpful for?

Wordcloud is nothing but a data visualization technique mainly used for text representation it is also called a tag cloud. In this, the size of each word indicates its frequency or importance of that word. It displays a list of words, the importance of each is shown by font color or size.

What is it useful for: Analyzing text data from social media websites. Significant textual points can be highlighted using a word cloud. In a Customer service process useful to analyze customer feedback. Identifying new SEO(Search engine optimization) Keyword to target. And Many More…

Hands-On Guide to the Art of Tuning Locality Sensitive Hashing in Python

Step 1 — Install Wordcloud

!pip install wordcloud

Step 2 — Import the necessary libraries

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd

Step 3 — Take a sample data set

df_sample = pd.read_csv('/content/Youtube_Comments_data.csv', encoding ="latin-1") df_sample.head()

For sample data we are using youtube comments data on videos of famous artist.

Step 4 — Store comments in a simple string and stopwords in a variable

words_comments = '' My_stopwords = set(STOPWORDS)

Step 5 — Iterate through the Sample data.

for elements in df_sample.CONTENT: elements = str(elements) tokenization = elements.split() for i in range(len(tokenization)): tokenization[i] = tokenization[i].lower() words_comments = words_comments + " ".join(tokenization)+" "

Here in the above in first for loop we are firstly typecasting the each element into string then splitting the values. After that in the second for loop we are converting each value into lower case.

Step 5 — Create wordcloud for visualization

My_wordcloud = WordCloud(width = 800, height = 800,
background_color ='white',
stopwords = My_stopwords,
min_font_size = 10).generate(words_comments)

Step 6 — Plot the cloud Image

plt.figure(figsize = (8, 8), facecolor = None) plt.imshow(My_wordcloud) plt.axis("off") plt.tight_layout(pad = 0) plt.show()

wordcloud

Description

load sonnetsTable
head(tbl)

       Word        Count
    ___________    _____

    {'''tis'  }      1  
    {''Amen'' }      1  
    {''Fair'  }      2  
    {''Gainst'}      1  
    {''Since' }      1  
    {''This'  }      2  
    {''Thou'  }      1  
    {''Thus'  }      1  

figure
wordcloud(tbl,'Word','Count');
title("Sonnets Word Cloud")

sonnets = string(fileread('sonnets.txt'));
extractBefore(sonnets,"II")

ans = 
    "THE SONNETS
     
     by William Shakespeare
     
     
     
     
       I
     
       From fairest creatures we desire increase,
       That thereby beauty's rose might never die,
       But as the riper should by time decease,
       His tender heir might bear his memory:
       But thou, contracted to thine own bright eyes,
       Feed'st thy light's flame with self-substantial fuel,
       Making a famine where abundance lies,
       Thy self thy foe, to thy sweet self too cruel:
       Thou that art now the world's fresh ornament,
       And only herald to the gaudy spring,
       Within thine own bud buriest thy content,
       And tender churl mak'st waste in niggarding:
         Pity the world, or else this glutton be,
         To eat the world's due, by the grave and thee.
     
       "

punctuationCharacters = ["." "?" "!" "," ";" ":"];
sonnets = replace(sonnets,punctuationCharacters," ");
words = split(join(sonnets));
words(strlength(words)<5) = [];
words = lower(words);
words(1:10)

ans = 10x1 string
    "sonnets"
    "william"
    "shakespeare"
    "fairest"
    "creatures"
    "desire"
    "increase"
    "thereby"
    "beauty's"
    "might"

C = categorical(words);
figure
wordcloud(C);
title("Sonnets Word Cloud")

sonnets = string(fileread('sonnets.txt'));
extractBefore(sonnets,"II")

ans = 
    "THE SONNETS
     
     by William Shakespeare
     
     
     
     
       I
     
       From fairest creatures we desire increase,
       That thereby beauty's rose might never die,
       But as the riper should by time decease,
       His tender heir might bear his memory:
       But thou, contracted to thine own bright eyes,
       Feed'st thy light's flame with self-substantial fuel,
       Making a famine where abundance lies,
       Thy self thy foe, to thy sweet self too cruel:
       Thou that art now the world's fresh ornament,
       And only herald to the gaudy spring,
       Within thine own bud buriest thy content,
       And tender churl mak'st waste in niggarding:
         Pity the world, or else this glutton be,
         To eat the world's due, by the grave and thee.
     
       "

punctuationCharacters = ["." "?" "!" "," ";" ":"];
sonnets = replace(sonnets,punctuationCharacters," ");
words = split(join(sonnets));
words(strlength(words)<5) = [];
words = lower(words);
words(1:10)

ans = 10x1 string
    "sonnets"
    "william"
    "shakespeare"
    "fairest"
    "creatures"
    "desire"
    "increase"
    "thereby"
    "beauty's"
    "might"

[numOccurrences,uniqueWords] = histcounts(categorical(words));
figure
wordcloud(uniqueWords,numOccurrences);
title("Sonnets Word Cloud")

load sonnetsTable
head(tbl)

       Word        Count
    ___________    _____

    {'''tis'  }      1  
    {''Amen'' }      1  
    {''Fair'  }      2  
    {''Gainst'}      1  
    {''Since' }      1  
    {''This'  }      2  
    {''Thou'  }      1  
    {''Thus'  }      1  

numWords = size(tbl,1);
colors = rand(numWords,3);
figure
wordcloud(tbl,'Word','Count','Color',colors);
title("Sonnets Word Cloud")

str = extractFileText("sonnets.txt");
extractBefore(str,"II")

ans = 

    "THE SONNETS
     
     by William Shakespeare
     
     
     
     
       I
     
       From fairest creatures we desire increase,
       That thereby beauty's rose might never die,
       But as the riper should by time decease,
       His tender heir might bear his memory:
       But thou, contracted to thine own bright eyes,
       Feed'st thy light's flame with self-substantial fuel,
       Making a famine where abundance lies,
       Thy self thy foe, to thy sweet self too cruel:
       Thou that art now the world's fresh ornament,
       And only herald to the gaudy spring,
       Within thine own bud buriest thy content,
       And tender churl mak'st waste in niggarding:
         Pity the world, or else this glutton be,
         To eat the world's due, by the grave and thee.
     
       "

Облако тегов или облако слов — популярный способ визуализации текста с помощью наиболее частотных в нем слов.

Столкнулась с тем, что большинство обзоров уже устарели, поэтому предлагаю свой ТОП-5 лучших бесплатных сервисов, с помощью которых можно создать облако слов онлайн. Для чистоты эксперимента тестировать будем на одном и том же тексте по журналистике.

Этот сервис умнее всего анализирует текст: он позволяет создать облако частотных слов текста, при этом приводя все слова к начальной форме. Это значит, вы не получите, например, в облаке кот, коту, кота и т.д., а посчитаются сразу все формы слова кот. Полученный набор слов можно настроить, например, убрать фамилии или цифры. Красивые цветовые палитры, минимум функций, отсутствие регистрации. Кроме русского поддерживаются другие языки. Главный минус — отсутствие более сложных форм облака.

Огромный плюс этого простого сервиса — настройка формы облака и возможность задать любой цвет. Из минусов — отсутствие нормализации текста и стоп-слов, из-за этого могут вылезать ненужности типа огромных местоимений и предлогов, а также отсутсвие возможности задать цветовую палитру, потому что в одном и том же оттенке облако смотрится скучновато.

Международный бесплатный сервис, много трафаретов и возможностей кастомизации шрифтов, цветов. Приятные палитры и стили. Из минусов — тоже не хватает приведения слов к начальной форме, далеко не все шрифты красивы для русского языка.

Обязательная регистрация и плата за базовые функции типа изменения цвета — сразу жирный минус. С другой стороны, встроенные трафареты и палитры неплохие. Возможности выбирать слова из текста я не нашла, поэтому довольно долго колдовала с разными формами, чтобы местоимения и особенно слово «это» не были такими огромными.

Старый добрый WordArt (в прошлом Тагул). Изменять можно вообще все: шрифт и размер каждого слова, формы, цвета, вообще все. Но готовьтесь к долгому и кропотливому труду в англоязычном и абсолютно не интуитивном интерфейсе. Главные плюсы: собственно обилие функций. Минусы — обязательная регистрация, если хочешь скачать результат, и на мой вкус устаревшие трафареты, как из 2000х.

Итоги: первые два сервсиса я бы однозначно рекомендовала для быстрой и симпатичной визуализации текста, например для занятий или презентации. Остальные сервисы с более сложным интерфейсом и обилием функций стоит рассмотреть, если вы создаете облако слов более основательно, например, для постера или кружки.