2. 数据清洗获取到的文本数据需要进行清洗，去除无用的标点符号、停用词等信息，保留有意义的关键词。ltk、jieba等自然语言处理库对文本数据进行分词、词频统计等处理，得到每个关键词的出现次数。中的wordcloud库生成热词词云图，可以设置字体、颜色、形状等参数，制作出美观的词云图。atplotlib等数据可视化库对词频数据进行可视化展示，制作出热词词频图，直观地展示出每个关键词的出现次数和排名情况。
二、实例分析热词词频图。
官网的文档页面，并将文档内容保存为txt文件。中的re库去除文本中的标点符号和数字，使用jieba库进行分词，去除停用词。ltk库进行词频统计，并将结果保存为csv文件。热词词云图。atplotlib热词词频图。
领域中的热门关键词和排名情况。
结论语言的自然语言处理和数据可视化库，大家可以轻松制作出高质量的热词词频图，为信息分析和决策提供有力支持。