好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python云图编程的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python云图编程的解答，让我们一起看看吧。
如何用python制作一个QQ聊天记录的云图？
这个非常简单，主要分为3步，先提取qq聊天记录信息，然后jieba分词，最后再绘制词云就行，下面我简单介绍一下实现过程，感兴趣的朋友可以自己尝试一下：
1.首先，导出qq聊天记录，这个直接在消息管理器中导出就行，如下，为了后面方便程序处理，这里建议导出为txt格式：
2.接着就是提取qq聊天记录信息，这个直接使用open函数打开文件读取就行，如下，这里我去掉了时间、==、图片、表情等无用信息，以防止这些信息对分词结果产生影响：
3.然后就是使用jieba分词模块进行中文分词（这里你也可以使用snownlp等中文分词模块），安装的话，直接输入命令“pip install jieba”就行，测试代码如下，非常简单，直接使用cut函数切分就行，这里为了结果更准确，你也可以使用停用词进行过滤：
4.接着就是根据分词结果绘制词云，这里主要用到wordcloud这个模块，专门用于绘制词云图，安装的话，输入命令“pip install wordcloud”就行，测试代码如下，根据上一步的分词结果，直接生成词云就行，这里需要设置一下字体，不然会出现中文乱码：
5.最后再在main函数中依次调用上面3个函数，就会在本地生成一个词云图片：
如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化？
这个实现起来其实挺简单的，无非就是3步—分词、统计词频、可视化显示，下面我简单介绍一下如何利用python词云和wordart对朋友圈数据进行可视化显示，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0，主要步骤如下：
这里为了方便演示，***设朋友圈的数据如下，并且已经进行处理，全部转化成了字符串，存储在test.txt文件中：
python词云
1.安装下载pyecharts，这里直接输入命令"pip install pyecharts"就行，主要用到pyecharts的词云进行显示，如下：
2.分词、统计词频，并进行可视化显示，代码其实很简单，不多，如下：
程序运行截图如下，已经成功显示出词云图：
数据分析需要用什么技术？java还python好一点？
Java大数据：
J***a语言应用广泛，可以应用的领域也非常多，有完整的生态体系，另外J***a语言的性能也非常不错。J***a与大数据的关系非常密切，一方面目前做大数据开发的程序员很多都是从J***a程序员转过去的，另一方面Hadoop平台本身就是基于J***a开发的，所以目前J***a在大数据开发中的使用还是非常普遍的。
但是J***a语言自身的复杂性让很多程序员感觉它有点“重”，格式化的东西有点多，所以在Spark平台下，很多程序员更愿意使用Scala语言，而Scala就是基于J***a语言构建的，所以有J***a基础再学习Scala还是比较轻松的。
单学J***a以后的就业方向单一，薪资就是J***a程序员的基本水平；而J***a大数据工程师，以后的就业可以从事J***a方面的工作，也可以涉猎大数据方面的工作，因为对大数据技术知识有所涉猎，所以谈薪资的资本会高一些：
由于大数据产业的火爆，相关职位的待遇也是水涨船高。可以看到，大数据相关职位的平均薪资已经超过月薪20K。
Python大数据：
Python语言目前在大数据和人工智能领域有广泛的应用，原因就是Python语言简单、直接、方便。Python语言是脚本式语言，所以学习起来比较简单，脚本语言的天然属性就是直接，所以Python在语法结构上比J***a要“轻”很多。
另外，由于Python有丰富的库支持，所以Python做[_a***_]开发也非常“直接”，程序员的作用有点像做“集成”的感觉。目前Python在Hadoop和Spark平台下的使用都非常普遍，而且越来越多的J***a程序员转向使用Python，因为没人愿意复杂。
但是Python缺点也比较明显，那就是Python的性能远不及J***a，另外与大数据平台的耦合度也不如J***a好。但是如果你使用Python做算法实现、数据分析、数据呈现等应用是完全没有问题的，效率也比较高。
总之，如果做大数据开发，小编建议J***a和Python最好都学习一下（主学J***a），语言本身就是工具。
到此，以上就是小编对于python云图编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python云图编程的3点解答对大家有用。
