Python进行文本分词并统计出现频率前10的关键词可视化

以下是使用Python进行文本分词并统计出现频率前10的关键词可视化的示例代码：

import jieba
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文本文件内容
with open("text.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    text = f.read()

# 对文本进行分词
words = jieba.cut(text)

# 统计词频并选取出现频率前10的关键词
counter = Counter(words)
top10 = counter.most_common(10)

# 可视化关键词词频分布
x = [i[0] for i in top10]
y = [i[1] for i in top10]
plt.bar(x, y)
plt.title("Top 10 Keywords")
plt.xlabel("Keywords")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

在运行以上代码前，需要先安装jieba和matplotlib库。其中，jieba用于进行中文分词，matplotlib用于绘制关键词词频分布图。此外，代码中的"text.txt"需要替换为自己的文本文件路径。运行以上代码后，即可得到一张关键词词频分布图，展示了出现频率前10的关键词及其对应的词频。