<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 如何用Python提取中文关键词？
本文一步步为你演示，如何用Python从中文文本中提取关键词。如果你需要对长文“观其大略”，不妨尝试一下。(单一文本关键词的提取方法)
Step1:  分别使用TF-idf、TextRank方式提取关键词和权重，并且依次显示出来。（如果你不做特殊指定的话，默认显示数量为20个关键词）
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
# -*- coding=utf-8 -*-
import jieba.analyse
import jieba
with open('../docs/HLS.TXT', encoding='utf-8') as f:
    data = f.read()
Explanation: 如何用Python提取中文关键词？
本文一步步为你演示，如何用Python从中文文本中提取关键词。如果你需要对长文“观其大略”，不妨尝试一下。(单一文本关键词的提取方法)
End of explanation
for keyword, weight in jieba.analyse.extract_tags(data, topK=30, withWeight=True):
    print('%s %s' % (keyword, weight))
for keyword, weight in jieba.analyse.textrank(data, topK=30, withWeight=True):
    print('%s %s' % (keyword, weight))
result=" ".join(jieba.cut(data))
print("切分结果:  "+result[0:99])
from wordcloud import WordCloud
wordcloud = WordCloud(
    background_color="white", #背景颜色
    max_words=200, #显示最大词数
    width=800, # 输出的画布宽度，默认为400像素
    height=600,# 输出的画布高度，默认为400像素
    font_path=r"‪C:\Windows\Fonts\msyh.ttc",  #使用字体微软雅黑
    ).generate(result)
%pylab inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
Explanation: 分别使用TF-idf、TextRank方式提取关键词和权重，并且依次显示出来。（如果你不做特殊指定的话，默认显示数量为20个关键词）
End of explanation
<END_TASK>