贵州山水文本中的关键词等级数据如表所示。为了研究贵州山水文本中的关键词等级，下面使用python中Pvecharts中的旭日图呈现文档散的效果，通过旭日图的径向布局体现词语的语义等级，其中处于同一环上的词语等级是一样的。输出完整可运行代码

在Python中使用`pandas`, `jieba`（中文分词库）以及`vega_lite`（Vega-Lite库用于数据可视化，它是Vega.js的轻量级版本）来创建旭日图，首先需要安装必要的库，然后按照以下步骤操作：

# 导入所需库
import pandas as pd
import jieba.analyse
import vega_lite as vl

# 假设你有一个包含关键词及其等级的DataFrame，例如
data = {
    'keyword': ['山水', '贵州', '美景', '自然', ...],
    'rank': [5, 4, 3, 4, ...]  # 排序等级，数值越大代表等级越高
}

df = pd.DataFrame(data)

# 对关键词进行分词，并计算TF-IDF值（或其他权重）
text_data = df['keyword'].tolist()
tfidf = jieba.analyse.extract_tags(' '.join(text_data), topK=len(df))

# 合并关键词和得分
df_tfidf = pd.DataFrame({'keyword': tfidf[0], 'score': tfidf[1]}, index=[i for i in range(len(df))])

# 创建旭日图数据结构
vega_spec = vl.Chart(df_tfidf).mark_arc(
    innerRadius='0',
    outerRadius=vl.stack([vl.value('rank'), vl.value(0)]),
    startAngle=vl.value(-90),
    endAngle=vl.value(90),
    cornerRadius=vl.value(0),
    align='center'
).encode(
    x=None,
    y=None,
    color=vl.Color('score', scale=vl.Scale(range=['blue', 'red']), sort='-x'),
    tooltip=['keyword', 'score']
).configure_view(strokeWidth=0).to_dict()

# 输出或保存旭日图
print(vl.render(vega_spec))

这段代码首先对关键词进行分词并计算权重（这里假设使用了TF-IDF），然后创建了一个旭日图的配置项。`mark_arc`标记表示弧形，`outerRadius`决定了词语环的大小，`color`编码显示词语的得分，`tooltip`则添加了交互式提示。