读取关键词文档，计算另一文档对应关键词的词频矩阵并使用 TF-IDF 算法加权，针对加权后的矩阵进行词云图绘制，python代码怎么写

你可以使用 Python 中的 pandas、sklearn 和 wordcloud 库来完成这个任务。首先，你需要读取两个文档，一个是关键词文档，另一个是需要计算词频矩阵的文档。然后，你需要使用 CountVectorizer 类来计算词频矩阵，使用 TfidfTransformer 类来进行 TF-IDF 加权。最后，你可以使用 wordcloud 库来绘制词云图。

以下是示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from wordcloud import WordCloud

# 读取关键词文档和需要计算词频矩阵的文档
keywords_doc = pd.read_csv('keywords_doc.csv')
target_doc = pd.read_csv('target_doc.csv')

# 计算词频矩阵并进行 TF-IDF 加权
vectorizer = CountVectorizer(vocabulary=keywords_doc['keywords'].tolist())
X = vectorizer.fit_transform(target_doc['text'].tolist())
transformer = TfidfTransformer()
tfidf = transformer.fit_transform(X)

# 绘制词云图
wordcloud = WordCloud(background_color='white').generate_from_frequencies(dict(zip(vectorizer.get_feature_names(), tfidf.toarray()[])))
wordcloud.to_image().show()

其中，`keywords_doc.csv` 是关键词文档，格式如下：

keywords
关键词1
关键词2
关键词3
...

`target_doc.csv` 是需要计算词频矩阵的文档，格式如下：

text
文本1
文本2
文本3
...