京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R学习笔记—wordcloud包制作词云图
一、.wordcloud包的函数介绍
1.wordcloud函数——用于制作常规的词云图
wordcloud(words,freq,scale=c(4,.5),min.freq=3,max.words=Inf,random.order=TRUE, random.color=FALSE, rot.per=.1,colors="black",ordered.colors=FALSE,use.r.layout=FALSE,...)
2.参数介绍:
(1)words——关键词列表
(2)freq——关键词对应的词频列表
(3)scale——字号列表。c(最大字号, 最小字号)
(4)min.freq——最小限制频数。低于此频数的关键词将不会被显示。
(5)max.words——限制词云图上关键词的数量。最后出现在词云图上的关键词数量不超过此限制。
(6)random.order——控制关键词在图上的排列顺序。T:关键词随机排列;F:关键词按频数从图中心位置往外降序排列,即频数大的词出现在中心位置。
(7)random.color——控制关键词的字体颜色。T:字体颜色随机分配;F:根据频数分配字体颜色。
(8)rot.per——控制关键词摆放角度。T:水平摆放;F:旋转90度。
(9)colors——字体颜色列表
(10)ordered.colors——控制字体颜色使用顺序。T:按照指定的顺序给出每个关键词字体颜色,(似乎是要求颜色列表中每个颜色一一对应关键词列表);F:任意给出字体颜色。
(11)use.r.layout=T;F
二、具体使用案例
1.安装程序包
install.packages('wordcloud')
2.加载程序包
library(wordcloud)
3.给出字体颜色
自己指定字体颜色
colors=c('red','blue','green','yellow','purple')
或者使用R颜色程序包中现成的主题模板
colors=brewer.pal(9,"Set1")
4.读取原数据
原始数据放在 了test.csv文件里,分2列:关键词、频数。且第一行为列标题:words、freq
data=read.csv("c:/test.csv")
5.执行函数
wordcloud(data$words,data$freq,scale=c(3,0.3),min.freq=-Inf,max.words=Inf,colors=colors,random.order=F,random.color=F,ordered.colors=F)
6.保存图片
截图保存或保存为位图。
附一张示例图
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26