data = pdread_excel汽车xlsxheader=Nonedatacolumns=contentdataheaddef chinese_word_cutmytext # 文本预处理 ：去除一些无用的字符只提取出中文出来 new_data = refindallu4e00-u9fa5+ mytext reS new_data = joinnew_data #

根据上面的代码，可以使用pyLDAvis库来输出LDA模型图。首先需要将LDA模型的结果转换为gensim格式，然后使用pyLDAvis.gensim包中的prepare函数进行可视化。

以下是输出LDA模型图的代码：

import pyLDAvis.gensim

# 将LDA模型结果转换为gensim格式
lda_gensim = gensim.models.ldamodel.LdaModel(
    corpus=tf,
    id2word=dict((v, k) for k, v in tf_vectorizer.vocabulary_.items()),
    num_topics=n_topics
)

# 使用pyLDAvis库进行可视化
vis_data = pyLDAvis.gensim.prepare(lda_gensim, tf, tf_vectorizer)
pyLDAvis.display(vis_data)

运行以上代码即可输出LDA模型图。