写一段python代码，要求是中文文本相似度计算，余弦相似度，input函数，构建词袋，向量表示，有停用词，分词，k-means聚类算法画图

好的，我可以帮您解答这个问题！

以下是给出一个中文文本相似度计算的 Python 代码，它采用了余弦相似度算法，并包含输入功能，构建词袋、向量表示、停用词等关键要素，同时使用了 k-means 聚类算法以及 Matplotlib 库完成数据可视化。

# -*- coding:utf-8 -*-

import jieba
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义停用词列表
stop_words = ["的", "是", "在", "有", "不", "和", "中", "我", "了", "他", "都", "这", "为", "之", "于", "上", "到", "可以", "与", "等", "被", "要", "个", "但", "并", "通常", "也", "并且", "我们", "你", "她", "它", "一些", "一定", "一样", "一直"]

# 定义向量生成函数，返回列表形式的向量
def getVector(text):
    words = jieba.lcut(text)   # 对文本进行分词处理
    vector = []
    for word in words:
        if word not in stop_words:   # 过滤停用词
            vector.append(word)
    unique = list(set(vector))   # 去重
    vector_dict = dict.fromkeys(unique, 0)   # 生成字典
    for word in vector:
        vector_dict[word] += 1   # 计算每个词出现次数
    vector_list = list(vector_dict.values())   # 转换成向量形式
    return vector_list

# 定义余弦相似度计算函数
def cosineSimilarity(vector1, vector2):
    # 将向量转为矩阵形式
    vector1 = np.mat(vector1)
    vector2 = np.mat(vector2)
    similarity = float(vector1 * vector2.T) / (np.linalg.norm(vector1) * np.linalg.norm(vector2))
    return similarity

# 输入两个中文文本
text1 = input("请输入文本1：")
text2 = input("请输入文本2：")

# 获取向量表示
vector1 = getVector(text1)
vector2 = getVector(text2)

# 计算余弦相似度
similarity = cosineSimilarity(vector1, vector2)

print("两个文本的余弦相似度为：%.2f" % similarity)

# 聚类分析可视化
from sklearn.cluster import KMeans

# 准备数据
X = np.array([vector1, vector2])

# 使用 k-means 聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
labels = kmeans.labels_

# 显示可视化图像
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.show()

注意，由于需要使用 jieba 库进行分词处理，您需要先安装该库才能正常运行。您可以通过 pip 命令执行 `pip install jieba` 进行安装。同时，该代码中还调用了 numpy 库、matplotlib 库和 sklearn 库，如果您的环境中没有这些库，也同样需要进行安装。