首先计算文档关键词词频矩阵，然后对关键词词频矩阵用TF-IDF算法加权，将加权后的矩阵作为词云图的输入，python代码怎么写，

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于计算文档关键词词频矩阵并使用 TF-IDF 算法加权：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

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

# 计算关键词词频矩阵
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf = vectorizer.fit_transform([text])
df = pd.DataFrame(tfidf[].T.todense(), index=vectorizer.get_feature_names(), columns=["tfidf"])
df = df.sort_values('tfidf', ascending=False)

# 输出前 10 个关键词及其 TF-IDF 值
print(df.head(10))

请注意，此代码仅适用于单个文档。如果您有多个文档，请使用 `TfidfVectorizer` 的 `fit_transform` 方法来计算所有文档的 TF-IDF 加权矩阵。