生成关键词的词云图用jieba.analyse.textrank还是jieba.analyse.extract_tags

生成关键词的词云图时，可以使用jieba.analyse.extract_tags方法进行关键词提取。因为词云图需要展示的是文本中出现频率较高的关键词，而jieba.analyse.extract_tags方法是根据词频和文档频率计算关键词的重要性，可以很好地满足这个需求。

jieba.analyse.textrank方法虽然也可以用于关键词提取，但它计算的是节点之间的共现关系，更适合用于提取文本中比较重要的关键词。而在词云图中，我们更关注的是出现频率较高的关键词，因此jieba.analyse.extract_tags更适合用于生成关键词的词云图。

相关问题

jieba.analyse.extract_tags 和 jieba.analyse.textrank区别

jieba.analyse.extract_tags和jieba.analyse.textrank都是jieba库中的关键词提取方法，但它们的算法和使用场景有所不同。

jieba.analyse.extract_tags是基于TF-IDF算法的关键词提取方法，它根据词频和文档频率计算关键词的重要性。它可以设置topK参数来限制返回的关键词数量，并且可以指定使用停用词列表和指定词性的词语进行提取。

jieba.analyse.textrank是基于PageRank算法的关键词提取方法，它将文本中的词语看作是节点，根据它们之间的共现关系构建图，利用PageRank算法进行计算，得出关键词的重要性。它可以设置topK参数来限制返回的关键词数量，并且可以指定使用停用词列表和指定词性的词语进行提取。

总的来说，如果要提取一篇文档中的关键词，可以先使用jieba.analyse.extract_tags进行初步提取，再使用jieba.analyse.textrank进行筛选和排序，以得到更加准确的关键词。但是如果要处理的文本比较长，比如一篇长篇小说或者一篇新闻报道，建议直接使用jieba.analyse.textrank进行关键词提取，因为它能够充分利用文本中的信息，得到更加准确的关键词。

text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(keywordss,topK = 100, withWeight=True) for texts in abstracts: if texts == text_analysis: abstract_analysis = jieba.analyse.extract_tags(abstracts,topK=30,withWeight=True)

根据你提供的代码，你想使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数从关键词列表中提取关键词，并用这些关键词来匹配摘要列表中的文本。如果匹配成功，则提取该摘要的关键词。

然而，根据你的代码，存在一些问题。首先，在`if texts == text_analysis`这行代码中，你将`texts`与`text_analysis`进行了相等性比较，这是不正确的。`text_analysis`是一个包含关键词和权重的列表，而`texts`是从摘要列表中提取出来的文本。你应该使用`in`运算符来判断一个文本是否包含在关键词列表中。

另外，在第二个`jieba.analyse.extract_tags()`函数中，你传递的是整个摘要列表`abstracts`，而不是单个摘要文本。如果你想提取每个摘要的关键词，应该遍历摘要列表，并将每个摘要文本作为参数传递给函数。

以下是修改后的示例代码：

import jieba.analyse

keywordss = "关键词列表"  # 假设这是你的关键词列表
abstracts = ["摘要1", "摘要2", "摘要3"]  # 假设这是你的摘要列表

text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(keywordss, topK=100, withWeight=True)

for text in abstracts:
    for keyword, weight in text_analysis:
        if keyword in text:
            abstract_analysis = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=30, withWeight=True)
            print(abstract_analysis)
            break

在这个修改后的代码中，我们首先定义了一个关键词列表`keywordss`和一个摘要列表`abstracts`，你需要根据实际情况进行修改。

然后，我们使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数从关键词列表中提取关键词，并将结果保存在`text_analysis`变量中。

接下来，我们遍历摘要列表`abstracts`，并对于每个摘要文本`text`，遍历关键词列表`text_analysis`。如果关键词存在于摘要文本中，则使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数提取该摘要的关键词，并将结果保存在`abstract_analysis`变量中。

请根据你的具体需求修改代码中的关键词列表和摘要列表，并确保已正确导入`jieba.analyse`模块。如果还有其他问题，请提供更多细节，我将尽力帮助你。