假设您已经训练了gensim lda模型，则可以使用以下代码轻松创建词云
# lda is assumed to be the variable holding the LdaModel object
import matplotlib.pyplot as plt
for t in range(lda.num_topics):
plt.figure()
plt.imshow(WordCloud().fit_words(lda.show_topic(t, 200)))
plt.axis("off")
plt.title("Topic #" + str(t))
plt.show()
我将在您的代码上突出显示一些错误，以便您可以更好地遵循上面的内容。
WordCloud().generate(something)希望某些东西是原始文本。它将标记它，将其小写并删除停用词，然后计算词云。您需要单词大小以匹配其在主题中的概率（我认为）。
lda.print_topics(8, 200)返回主题的文本表示形式，如prob1*"token1" + prob2*"token2" + …您所需要的那样，lda.show_topic(topic, num_words)以具有相应概率的单词作为元组。然后，您需要WordCloud().fit_words()生成词云。
以下代码是具有上述可视化效果的代码。我还要指出的是，您是从单个文档中推断主题的，这很不常见，可能不是您想要的。
from nltk.tokenize import RegexpTokenizer
from stop_words import get_stop_words
from gensim import corpora, models
import gensim
import os
from os import path
from time import sleep
import matplotlib.pyplot as plt
import random
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
tokenizer = RegexpTokenizer(r'\w+')
en_stop = set(get_stop_words('en'))
with open(os.path.join('c:\users\kaila\jobdescription.txt')) as f:
Reader = f.read()
Reader = Reader.replace("will", " ")
Reader = Reader.replace("please", " ")
texts = unicode(Reader, errors='replace')
tdm = []
raw = texts.lower()
tokens = tokenizer.tokenize(raw)
stopped_tokens = [i for i in tokens if not i in en_stop]
tdm.append(stopped_tokens)
dictionary = corpora.Dictionary(tdm)
corpus = [dictionary.doc2bow(i) for i in tdm]
ldamodel = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus, num_topics=8, id2word = dictionary)
for t in range(ldamodel.num_topics):
plt.figure()
plt.imshow(WordCloud().fit_words(ldamodel.show_topic(t, 200)))
plt.axis("off")
plt.title("Topic #" + str(t))
plt.show()
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