长文本关键词提取后，进行可视化，Python代码示例

### 回答1：
可以使用 Python 中的第三方库来进行长文本关键词提取和可视化。

这里给出一个使用 jieba 库和 wordcloud 库的示例代码：

# 安装 jieba 和 wordcloud 库
!pip install jieba
!pip install wordcloud

# 导入所需的库
import jieba
from wordcloud import WordCloud

# 读入文本
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用 jieba 库进行分词
words = jieba.cut(text)

# 统计词频
word_freq = {}
for word in words:
    if word in word_freq:
        word_freq[word] += 1
    else:
        word_freq[word] = 1

# 生成词云
wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf').fit_words(word_freq)

# 保存图片
wordcloud.to_file('wordcloud.png')

在这段代码中，我们首先使用 `jieba` 库进行分词，然后使用字典来统计词频。接着，我们使用 `WordCloud` 类来生成词云图片，最后使用 `to_file` 方法将图片保存到本地。

注意：在这段代码中，我们使用了字体文件 `simhei.ttf`，请确保你的电脑上有这个字体文件，否则词云图片可能会显示不正常。

### 回答2：
长文本关键词提取后，可以通过可视化的方式将关键词呈现出来，以便更直观地展示关键词的分布和重要性。下面是一个使用Python进行关键词可视化的代码示例：

import jieba.analyse
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载文本数据
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用jieba进行关键词提取
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=50, withWeight=True)

# 创建词云对象
wordcloud = WordCloud(font_path='SimHei.ttf', width=800, height=400, background_color='white')

# 生成词云
wordcloud.generate_from_frequencies(dict(keywords))

# 绘制词云
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

这段代码首先使用`jieba`库的`extract_tags`函数对文本进行关键词提取，指定了要提取的关键词数量（`topK`参数）。然后，使用`wordcloud`库创建了一个词云对象，并设置了字体、尺寸和背景颜色等参数。接着，调用`generate_from_frequencies`方法来生成词云，传入了关键词及其权重的字典。最后，使用`matplotlib`库绘制词云图，并展示出来。

通过这段代码，可以将长文本中的关键词进行可视化，以便更好地理解文本内容。可以根据需要调整关键词提取的数量和词云的样式等参数，以达到更好的效果。