Python在自然语言处理(NLP)领域中有着显著的应用。其中，一种重要的应用是情感分析。情感分析是通过计算文本中出现的单词和短语的情感权重来确定文本中的情绪色彩。

Python中有许多库可以进行情感分析。本文使用的库是TextBlob，它是一个易于使用的Python库，可用于文本分析。

from textblob import TextBlob
import matplotlib.pyplot as plt
# 分析文本情感
text = "今天心情很好！"
blob = TextBlob(text)
polarity = blob.sentiment.polarity
if polarity >0:
plt.bar('Positive', polarity)
elif polarity< 0:
plt.bar('Negative', polarity)
else:
plt.bar('Neutral', polarity)
plt.ylim(-1, 1)
plt.title("情感分析图")
plt.show()

上述代码分析了一段文本的情感，并根据情感分值绘制了情感分析图。在这个例子中，“今天心情很好！”的情感倾向是积极的，因此绘制了一个积极条形图。

运行此代码将生成情感分析图，它显示了文本的情感倾向。如何解读情感分析图取决于您的应用场景。在某些情况下，您将需要查看积极、中立或消极情绪的比例，而在其他情况下，您可能会更关心情感分值。