blocks|key|5052277|text|pyLDAvis看起来相当不错。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|5052278|还有斯坦福大学的杰森·庄开发的Termite。|5052279|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://pypi.python.org/pypi/pyLDAvis/1.0.0|1|https://github.com/uwdata/termite-visualizations^0|0|8|0|0|F|7|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|P|8|@]|9|@$A|Q|B|R|1|S]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|T|8|@]|9|@$A|U|B|V|1|W]]|C|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|X|8|@]|9|@]|C|$]]]|G|$H|$5|I|J|K|C|$L|M]]|N|$5|I|J|K|C|$L|O]]]]

<a href="https://pypi.python.org/pypi/pyLDAvis/1.0.0" rel="nofollow noreferrer">pyLDAvis</a> looks reasonably good.

There's also <a href="https://github.com/uwdata/termite-visualizations" rel="nofollow noreferrer">Termite</a> developed by Jason Chuang of Stanford.

blocks|key|5052243|text|这里有一些你可以选择的视觉效果。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|5052244|在Visualizing+topic+models的主题中，可视化可以通过以下方式实现：|offset|length|5052245|5052246|D3和Django(Python+Web)，例如Circle+Packing或Site+Tag+Explorer、Django|unordered-list-item|5052247|5052248|在本主题Visualizing+Topic+Models中，可以使用以下方式实现可视化|5052249|5052250|Matplotlib|5052251|Bokeh|5052252|etc.|5052253|5052254|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://tedunderwood.com/2012/11/11/visualizing-topic-models/|1|http://bl.ocks.org/mbostock/4063530|2|http://ramblings.mcpher.com/Home/excelquirks/gassites/d3nodefocus|3|http://www.cs.columbia.edu/~blei/papers/ChaneyBlei2012.pdf^0|0|1|O|0|0|0|O|E|1|13|H|2|0|0|4|O|3|0|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|18|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|19|8|@]|9|@$D|1A|E|1B|1|1C]]|A|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|1D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|G|3|H|5|I|7|1E|8|@]|9|@$D|1F|E|1G|1|1H]|$D|1I|E|1J|1|1K]]|A|$]]|$1|J|3|-4|5|6|7|1L|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|K|3|L|5|6|7|1M|8|@]|9|@$D|1N|E|1O|1|1P]]|A|$]]|$1|M|3|-4|5|6|7|1Q|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|N|3|O|5|I|7|1R|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|P|3|Q|5|I|7|1S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|R|3|S|5|I|7|1T|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|T|3|-4|5|6|7|1U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|U|3|-4|5|6|7|1V|8|@]|9|@]|A|$]]]|V|$W|$5|X|Y|Z|A|$10|11]]|12|$5|X|Y|Z|A|$10|13]]|14|$5|X|Y|Z|A|$10|15]]|16|$5|X|Y|Z|A|$10|17]]]]

There some visulizations you can choise.

In the topic of <a href="http://tedunderwood.com/2012/11/11/visualizing-topic-models/" rel="nofollow">Visualizing topic models</a>, the visualization could be implemented with,

<ul>
<li>D3 and Django(Python Web), e.g. <a href="http://bl.ocks.org/mbostock/4063530" rel="nofollow">Circle Packing</a>, or <a href="http://ramblings.mcpher.com/Home/excelquirks/gassites/d3nodefocus" rel="nofollow">Site Tag Explorer</a>, etc</li>
<li><a href="https://www.udacity.com/wiki/creating-network-graphs-with-python" rel="nofollow"> Network X </a></li>
</ul>

In this topic <a href="http://www.cs.columbia.edu/~blei/papers/ChaneyBlei2012.pdf" rel="nofollow">Visualizing Topic Models</a>, the visualization could be implemented with 

<ul>
<li>Matplotlib</li>
<li>Bokeh</li>
<li>etc.</li>
</ul>

blocks|key|2085574|text|PyLDAVis+-线性回归分析模型的可视化工具|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|2085575|用于学习主题建模在Python中使用不同模型的有用article|style|BOLD|2085576|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://pyldavis.readthedocs.io/en/latest/readme.html|1|https://markroxor.github.io/gensim/static/notebooks/gensim_news_classification.html^0|0|8|0|0|4|4|9|6|P|7|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|R|8|@]|9|@$A|S|B|T|1|U]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|V|8|@$A|W|B|X|F|G]|$A|Y|B|Z|F|G]]|9|@$A|10|B|11|1|12]]|C|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|13|8|@]|9|@]|C|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|C|$N|O]]|P|$5|K|L|M|C|$N|Q]]]]

<a href="https://pyldavis.readthedocs.io/en/latest/readme.html" rel="nofollow noreferrer">PyLDAVis</a> - Visualization tool for LDA Models

Useful <a href="https://markroxor.github.io/gensim/static/notebooks/gensim_news_classification.html" rel="nofollow noreferrer">article</a> for learning Topic Modelling using different models in Python

blocks|key|2938579|text|词云是可视化主题分布的流行方式。要在python中生成单词云，请考虑克隆单词云库。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2938580|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

Word clouds are popular ways of visualizing topic distributions. To generate a word cloud in python consider cloning the wordcloud library.

blocks|key|179274|text|根据用例的不同，您也可以选择这些可视化中的一些。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|179275|1)堆叠条形图|179276|2)热图|179277|3)表(https://de.dariah.eu/tatom/topic_model_visualization.html)|offset|length|179278|4)直方图|179279|5)小提琴曲线图(https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/05/data-visualization-python/)|179280|通过中的Matplotlib库，可以实现大多数可视化。|style|BOLD|179281|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://de.dariah.eu/tatom/topic_model_visualization.html|1|https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/05/data-visualization-python/^0|0|0|0|4|1L|0|0|0|9|1Z|1|0|2|D|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|11|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|12|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|13|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|14|8|@]|9|@$H|15|I|16|1|17]]|A|$]]|$1|J|3|K|5|6|7|18|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|L|3|M|5|6|7|19|8|@]|9|@$H|1A|I|1B|1|1C]]|A|$]]|$1|N|3|O|5|6|7|1D|8|@$H|1E|I|1F|P|Q]]|9|@]|A|$]]|$1|R|3|-4|5|6|7|1G|8|@]|9|@]|A|$]]]|S|$T|$5|U|V|W|A|$X|Y]]|Z|$5|U|V|W|A|$X|10]]]]

Depending upon the use case, you may chose some of these Visualizations as well.

1)Stacked Bar Chart

2)Heatmap

3)Table (<a href="https://de.dariah.eu/tatom/topic_model_visualization.html" rel="nofollow noreferrer">https://de.dariah.eu/tatom/topic_model_visualization.html</a>)

4)Histogram

5)Violin Plot (<a href="https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/05/data-visualization-python/" rel="nofollow noreferrer">https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/05/data-visualization-python/</a>)

Most of these visualizations are possible thorough Matplotlib library in Python.

I have a LDA model with the 10 most common topics in 10K documents. Now it's just an overview of the words with corresponding probability distribution for each topic. 

I was wondering if there is something available for python to visualize these topics?

Visualizing an LDA model, using Python

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

文章

问答

视频

教程

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云智能顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云AI代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

功能1上新10个字符

功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符。

功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符。

功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符

功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符

功能4上新

文章&问答评论现已支持表情

全新交互，全新视觉，新增快捷键、悬浮工具栏、高亮块等功能并同时优化现有功能，全面提升创作效率和体验

社区富文本编辑器全新改版！诚邀体验～ 

精选全网热门MCP server，让你的AI更好用 🚀

💥开发者 MCP广场重磅上线！

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

聚焦“写作效率、视觉美观与运行性能”三方面进行全面升级，为您提供更高效、稳定的创作环境

社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

社区新版编辑器体验调研

我有一个LDA模型，其中包含10K文档中最常见的10个主题。现在，它只是对每个主题具有相应概率分布的单词的概述。我想知道有没有什么东西可以让python可视化这些主题？

问使用Python可视化LDA模型
EN

回答 5

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问使用Python可视化LDA模型EN

回答 5

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问使用Python可视化LDA模型
EN