Python詞云和詞頻是兩個充滿趣味性的應用。詞云可以讓用戶更直觀地看到文本重點內容，詞頻則能讓用戶通過數據分析更好地理解文本主旨。

import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
text = 'Python是一種廣泛使用的高級編程語言'
cut_text = jieba.cut(text)
result = ' '.join(cut_text)
cloud = WordCloud(font_path='msyh.ttc', background_color='white', width=800, height=600).generate(result)
plt.imshow(cloud)
plt.axis('off')
plt.show()

上述代碼演示了如何使用jieba分詞和WordCloud生成一個簡單的詞云。在這個例子中，我們將Python作為文本，使用jieba分詞將文本分割為單個詞語，并使用WordCloud將這些詞語展示為詞云圖。可以看到，Python作為詞云中的主詞，很快就能吸引眼球。

text = ['Python是一種廣泛使用的高級編程語言，它可以用于Web開發，數據分析，人工智能等領域。',
'Python的優勢是語法簡單易懂，可以省略大量的繁瑣代碼。',
'在Python中，我們可以使用各種庫和框架，幫助我們完成復雜的任務，使我們的工作更輕松。',
'Python實用性強，應用范圍廣泛，是程序員學習和使用的一門必修課程。']
result = {}
for t in text:
cut_text = jieba.cut(t)
for word in cut_text:
if word not in result:
result[word] = 1
else:
result[word] += 1
result = sorted(result.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for r in result:
print(r)

以上代碼演示了如何使用jieba分詞和詞頻統計來分析一段文本。在這個例子中，我們將Python相關的幾句話作為文本，并使用jieba分詞庫統計每個單詞的出現次數。最后，我們對每個單詞出現的次數進行排序并輸出結果。通過詞頻統計，我們可以更好地理解Python對開發者的重要性。