用python图形化界面和百度智能云做自然语言处理的情感倾向分析的代码

以下是用Python图形化界面和百度智能云做自然语言处理的情感倾向分析的代码示例：

import wx
import requests
import json

class MyFrame(wx.Frame):
    def __init__(self):
        wx.Frame.__init__(self, None, title='情感倾向分析', size=(400, 300))
        panel = wx.Panel(self)

        # 创建文本框和按钮
        self.text = wx.TextCtrl(panel, pos=(20, 20), size=(250, 200), style=wx.TE_MULTILINE)
        self.btn = wx.Button(panel, label='分析', pos=(300, 20), size=(50, 200))

        # 绑定按钮事件
        self.btn.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.on_analyze)

    def on_analyze(self, event):
        # 获取用户输入的文本
        text = self.text.GetValue()

        # 调用情感倾向分析API
        url = 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify'
        access_token = 'your_access_token'  # 请替换为您的access_token
        headers = {'Content-Type': 'application/json'}
        data = {'text': text}
        params = {'access_token': access_token}
        response = requests.post(url, headers=headers, params=params, data=json.dumps(data))

        # 解析API的返回结果
        result = response.json()
        if 'error_code' in result:
            wx.MessageBox(result['error_msg'], '错误', wx.OK | wx.ICON_ERROR)
        else:
            sentiment = result['items'][0]['sentiment']
            confidence = result['items'][0]['confidence']
            if sentiment == 0:
                wx.MessageBox('消极，置信度：%.2f' % confidence, '情感倾向分析', wx.OK | wx.ICON_INFORMATION)
            elif sentiment == 1:
                wx.MessageBox('中性，置信度：%.2f' % confidence, '情感倾向分析', wx.OK | wx.ICON_INFORMATION)
            elif sentiment == 2:
                wx.MessageBox('积极，置信度：%.2f' % confidence, '情感倾向分析', wx.OK | wx.ICON_INFORMATION)

if __name__ == '__main__':
    app = wx.App()
    frame = MyFrame()
    frame.Show()
    app.MainLoop()

在代码中，您需要将`your_access_token`替换为您的百度智能云控制台中创建的应用的access_token。在用户点击按钮时，程序会调用情感倾向分析API，将用户输入的文本作为参数传递给API，并将API的返回结果解析后显示在图形化界面中。

希望以上代码示例能够帮助您实现用Python图形化界面和百度智能云做自然语言处理的情感倾向分析。