根据上述数据集 词云展示“计算机视觉和模式识别”类别下的题目词云图 运用jupyter实现 词云图结果直接输出

好的，实现这个任务需要以下步骤：

1. 使用Python中的pandas库读取JSON格式的数据集，筛选出分类号为"cs.CV"的论文，并提取出它们的题目信息。

2. 使用Python中的jieba库对题目信息进行分词处理，去除停用词和单个字的词汇。

3. 使用Python中的wordcloud库生成词云图。

4. 在jupyter notebook中展示生成的词云图。

下面是Python代码实现：

# 导入需要使用的库
import pandas as pd
import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
data = pd.read_json('arxiv-metadata-oai-2019.json', lines=True)

# 筛选出分类号为"cs.CV"的论文
cv_data = data[data['categories'].str.contains('cs.CV')]

# 提取出题目信息
titles = cv_data['title'].tolist()

# 对题目信息进行分词处理
stopwords = set(open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8').read().splitlines()) # 导入停用词
words = []
for title in titles:
    seg_list = jieba.cut(title)
    for word in seg_list:
        if len(word) > 1 and word not in stopwords:
            words.append(word)

# 生成词云图
wordcloud = WordCloud(
    font_path='msyh.ttc',  # 设置字体
    background_color='white',  # 设置背景色
    max_words=200,  # 设置最大显示的词数
    max_font_size=100  # 设置字体最大值
).generate(' '.join(words))

# 输出词云图
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

上述代码中，我们使用了一个停用词列表，将一些无意义的常用词汇过滤掉，这样可以使得词云图更加直观和具有代表性。