使用python实现文本清洗、关键词提取、可视化

好的，下面是一个简单的示例：

## 文本清洗
我们先定义一个函数，用于对文本进行清洗。这里我们使用正则表达式来去除一些特殊字符和标点符号。

import re

def clean_text(text):
    # 去除特殊字符
    text = re.sub(r'\W', ' ', text)
    
    # 去除标点符号
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
    
    # 去除多余空格
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
    
    return text

## 关键词提取
接下来，我们使用`gensim`库来提取文本的关键词。

from gensim.summarization import keywords

def extract_keywords(text):
    return keywords(text).split('\n')

## 可视化
最后，我们使用`matplotlib`库来可视化关键词的出现频率。

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_keywords(keywords):
    freq = {}
    for word in keywords:
        if word in freq:
            freq[word] += 1
        else:
            freq[word] = 1
            
    sorted_freq = sorted(freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
    
    plt.bar(range(len(sorted_freq)), [x[1] for x in sorted_freq], tick_label=[x[0] for x in sorted_freq])
    plt.show()

完整的示例代码如下：

import re
from gensim.summarization import keywords
import matplotlib.pyplot as plt

def clean_text(text):
    # 去除特殊字符
    text = re.sub(r'\W', ' ', text)
    
    # 去除标点符号
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
    
    # 去除多余空格
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
    
    return text

def extract_keywords(text):
    return keywords(text).split('\n')

def plot_keywords(keywords):
    freq = {}
    for word in keywords:
        if word in freq:
            freq[word] += 1
        else:
            freq[word] = 1
            
    sorted_freq = sorted(freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
    
    plt.bar(range(len(sorted_freq)), [x[1] for x in sorted_freq], tick_label=[x[0] for x in sorted_freq])
    plt.show()

text = """
Python 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由荷兰人 Guido van Rossum 于 1989 年发明，第一个公开发行版发行于 1991 年。Python 语法简洁清晰，具有丰富和强大的类库。它常被称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是 C/C++）很轻松地联结在一起。Python 适用于许多领域，如网络编程、游戏编程、科学计算、人工智能等。
"""

cleaned_text = clean_text(text)
keywords = extract_keywords(cleaned_text)
plot_keywords(keywords)

运行后，会生成一个柱状图，显示文本中出现频率最高的关键词。