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烟草研究主题相似度分析
2025/07/14·StepFun can make mistakes, check important info.
主题名字是这样：0 烟草叶片与产量 tobacco leaf yield production 聚焦种植端核心问题（产量、叶片） 1 电子烟液与气溶胶 aerosol ends eliquid 专注电子烟技术（烟液、气溶胶） 2 雪茄与烟草产品 tobacco cigar cigars products 覆盖高端烟草品类（雪茄） 3 尼古丁口腔产品 nicotine products pouches oral 指向新型尼古丁产品（口腔袋） 4 电子烟与吸烟者行为 ecigarette cigarettes smokers 关联电子烟产品与用户行为 5 烟草使用与卷烟烟雾 tobacco use cigarette smoke 聚焦消费端健康影响（烟雾、使用）
Reason
思考过程

我们想要自定义主题名称，并且使用Viridis颜色方案的热力图，同时显示相似度数值。
根据您提供的主题名称，我们可以将其作为custom_labels传入。
另外，我们还可以调整热力图的布局和样式，使其更美观。

步骤：

  1. 定义自定义标签（custom_labels）为提供的主题名称列表。
  2. 使用之前定义的visualize_custom_heatmap函数，传入custom_labels。
  3. 在函数内部，我们将使用这些自定义标签作为坐标轴的刻度标签。

注意：由于我们提供的主题名称是中文，需要确保系统支持中文字符的显示（在Plotly中通常没有问题）。

假设我们之前定义的可视化函数已经可用，现在我们来生成热力图。

根据您提供的主题名称和描述，我将创建一个高度定制化的主题相似度热力图，使用Viridis颜色方案，并在每个色块上显示相似度数值。以下是完整的实现代码：

python

主要特点和优化：

  1. 主题信息完整呈现：

    • 主标签：中文主题名称（如"烟草叶片与产量"）
    • 副标签：主题描述（如"聚焦种植端核心问题（产量、叶片）"）
    • 编号：主题编号（如#0）
    • 缩写：简洁的轴标签（如"种植产量"）

  2. Viridis颜色方案定制：

    python
    • 从深蓝色（低相似度）到亮黄色（高相似度）
    • 10级渐变，提供更丰富的色彩层次

  3. 中文支持优化：

    python
    • 使用"SimHei"（黑体）作为中文字体
    • 确保所有中文文本正确显示

  4. 信息层次清晰：

    • 对角线单元格：显示完整主题名称和编号
    • 轴标签：使用简洁缩写
    • 轴外侧：显示详细主题描述
    • 单元格内：显示相似度数值

  5. 交互功能增强：

    python
    • 悬停时显示完整信息
    • 清晰区分当前主题和相关主题

  6. 专业设计元素：

    • 对角线单元格添加白色边框
    • 主题名称使用半透明背景增强可读性
    • 主题编号放在右上角
    • 整体采用浅色背景，突出数据

使用建议：

  1. 主题扩展：
    如果您的模型包含更多主题，只需更新custom_labels、topic_descriptions和topic_abbreviations字典即可：

    python

  2. 显示控制：

    • 通过show_text=False可隐藏单元格内的数值
    • 调整width和height参数改变图表尺寸
    • 修改title参数自定义图表标题

  3. 输出优化：

    python

这个热力图不仅美观专业，而且完美呈现了您的主题结构和相互关系，特别适合用于学术报告或研究论文中的可视化展示。