【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 微博评论数据可视化分析-用户评论词云图实现

大家好,我是java1234_小锋老师,最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程,持续更新中,计划月底更新完,感谢支持。今天讲解微博评论数据可视化分析-用户评论词云图实现

视频在线地址:

2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫) 视频教程 (火爆连载更新中..)_哔哩哔哩_bilibili

课程简介:

本课程采用主流的Python技术栈实现,Mysql8数据库,Flask后端,Pandas数据分析,前端可视化图表采用echarts,以及requests库,snowNLP进行情感分析,词频统计,包括大量的数据统计及分析技巧。

实现了,用户登录,注册,爬取微博帖子和评论信息,进行了热词统计以及舆情分析,以及基于echarts实现了数据可视化,包括微博文章分析,微博IP分析,微博评论分析,微博舆情分析。最后也基于wordcloud库实现了词云图,包括微博内容词云图,微博评论词云图,微博评论用户词云图等功能。

微博评论数据可视化分析-用户评论词云图实现

commentDataAnalysis方法里实现用户评论词云图业务逻辑:

复制代码
# 只读取前50条
df = pd.read_csv('./fenci/comment_fre.csv', nrows=50)
hotCommentWordList = [x[0] for x in df.values]
str2 = ' '.join(hotCommentWordList)
wordcloudUtil.genWordCloudPic(str2, 'comment_mask.jpg', 'comment_cloud.jpg')

前端静态网页里直接通过img标签显示词云图片:

复制代码
<div id="commentCloudMain" style="width:100%;height:450px;text-align:center">
                            <img style="width:60%" src="/static/comment_cloud.jpg" alt="">
                        </div>
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