python word2vec将模型的聚类结果可视化python代码

下面是使用Python中的gensim和matplotlib库可视化word2vec模型聚类结果的代码示例：

from gensim.models import Word2Vec
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE

# 加载训练好的word2vec模型
model = Word2Vec.load('path/to/your/model')

# 获取所有词向量
vectors = model.wv.vectors

# 使用t-SNE算法将高维向量降至二维
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0)
vectors_tsne = tsne.fit_transform(vectors)

# 获取所有词语
words = model.wv.index2word

# 绘制词向量散点图
plt.figure(figsize=(16, 16))
for i, word in enumerate(words):
    plt.scatter(vectors_tsne[i, 0], vectors_tsne[i, 1])
    plt.annotate(word, xy=(vectors_tsne[i, 0], vectors_tsne[i, 1]), xytext=(5, 2), textcoords='offset points', ha='right', va='bottom')
plt.show()

此代码将生成一个散点图，其中每个点代表一个单词，点的坐标表示该单词的词向量在二维空间中的位置，点的标签表示该单词。你可以根据需要自行修改代码并调整可视化效果。