长文本关键词提取后，进行可视化，Python完整代码示例，直接写代码

好的，以下是一个基于Python的长文本关键词提取并进行可视化的完整代码示例：

# 导入所需的库
from jieba import analyse
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 使用jieba库提取关键词
keywords = analyse.extract_tags(text, topK=50, withWeight=True, allowPOS=('n', 'nz', 'v', 'vd', 'vn', 'l', 'a', 'd'))

# 将关键词和权重拆分为两个列表
words = []
weights = []
for keyword, weight in keywords:
    words.append(keyword)
    weights.append(weight)

# 使用WordCloud库生成词云图
wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white').generate_from_frequencies(dict(zip(words, weights)))

# 可视化词云图
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

这段代码将读取名为`text.txt`的文本文件，并使用jieba库提取其中的50个关键词及其权重。然后，它将这些关键词和权重拆分为两个列表，并使用WordCloud库生成词云图。最后，使用Matplotlib库将词云图可视化。