写一段代码用LDA对文本进行主题提取，并基于得到的主题实现逻辑回归进行文本分类

以下是一个简单的示例代码，使用Gensim库中的LDA和Scikit-learn库中的逻辑回归模型。

import pandas as pd
import numpy as np
from gensim import corpora, models
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 分词
texts = [text.split() for text in data['text']]

# 创建词典和语料库
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

# 训练LDA模型
lda_model = models.LdaModel(corpus=corpus, num_topics=5, id2word=dictionary)

# 获取每个文本的主题分布
topic_distribution = [lda_model.get_document_topics(doc, minimum_probability=0) for doc in corpus]

# 将主题分布转换为特征向量
X = np.zeros((len(data), lda_model.num_topics))
for i, dist in enumerate(topic_distribution):
    for topic, prob in dist:
        X[i, topic] = prob

# 划分训练集和测试集
y = data['label']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练逻辑回归模型
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估模型
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

在这个示例中，我们首先将文本数据分词，并根据分词后的结果创建词典和语料库。接着，我们使用LDA模型训练出每个文本的主题分布，并将主题分布转换为特征向量。最后，我们使用逻辑回归模型进行分类，并计算模型的准确率。

需要注意的是，这仅是一个简单的示例代码，并不代表在实际应用中的最佳实践。实际应用中可能需要对数据进行更复杂的预处理，并进行调参等操作以获得更好的结果。