熱詞詞頻圖制作方法語言為例，可以使用requests庫或Scrapy框架進行爬取。

2. 數據清洗獲取到的文本數據需要進行清洗，去除無用的標點符號、停用詞等信息，保留有意義的關鍵詞。ltk、jieba等自然語言處理庫對文本數據進行分詞、詞頻統計等處理，得到每個關鍵詞的出現次數。中的wordcloud庫生成熱詞詞云圖，可以設置字體、顏色、形狀等參數，制作出美觀的詞云圖。atplotlib等數據可視化庫對詞頻數據進行可視化展示，制作出熱詞詞頻圖，直觀地展示出每個關鍵詞的出現次數和排名情況。

二、實例分析熱詞詞頻圖。

官網的文檔頁面，并將文檔內容保存為txt文件。中的re庫去除文本中的標點符號和數字，使用jieba庫進行分詞，去除停用詞。ltk庫進行詞頻統計，并將結果保存為csv文件。熱詞詞云圖。atplotlib熱詞詞頻圖。

領域中的熱門關鍵詞和排名情況。

結論語言的自然語言處理和數據可視化庫，我們可以輕松制作出高質量的熱詞詞頻圖，為信息分析和決策提供有力支持。