Python 是一个非常适合进行自然语言处理 (NLP) 的语言，它有很多强大的库可以帮助你进行 NLP 的任务。下面我将提供一个简单的流程，演示如何使用 Python 进行自然语言处理并将结果可视化呈现。

首先，你需要安装一些必要的库。你可以使用 pip 来安装这些库：

```python

pip install nltk sklearn matplotlib wordcloud

```

这里，`nltk` 是一个强大的自然语言处理库，`sklearn` 是一个用于机器学习的库，`matplotlib` 和 `wordcloud` 分别用于数据可视化和词云生成。

一、自然语言处理的基本步骤

1. 数据预处理：包括文本清洗（如去除标点、特殊字符、停用词等），分词（将文本切分成单词或词组），以及词性标注等。

2. 特征提取：从文本中提取出有用的信息，如 TF-IDF（词频-逆文档频率）、词向量等。

3. 模型训练与预测：使用机器学习或深度学习模型对文本进行分类、聚类、情感分析等任务。

二、Python 代码示例

这里以一个简单的词频统计和词云图生成为例来展示如何使用 Python 进行自然语言处理：

```python

# 导入所需库

import nltk

from nltk import word_tokenize, pos_tag

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

from wordcloud import WordCloud

import matplotlib.pyplot as plt

# 文本数据（这里以一段英文文本为例）

text = "This is a sample text for natural language processing. This text will be used to extract words and create a word cloud."

# 数据预处理：分词和词性标注（此步在自然语言处理中视具体任务需求而定）

words = word_tokenize(text)

pos_tags = pos_tag(words) # 用于查看单词的词性等信息，这里不作主要使用

# 特征提取：TF-IDF 特征提取（这里以 TF-IDF 为例）

vectorizer = TfidfVectorizer()

X = vectorizer.fit_transform(words) # X 为 TF-IDF 特征矩阵

word_features = vectorizer.get_feature_names_out() # 获取特征名称（即单词）的列表

# 生成词云图并可视化结果（这里使用 matplotlib 和 wordcloud 库）

wordcloud = WordCloud(width=800, height=800).generate_from_frequencies(X.toarray()) # X.toarray() 将稀疏矩阵转换为普通数组形式，以方便生成词云图

plt.figure(figsize=(10, 10)) # 设置画布大小

plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') # 显示词云图并设置插值方式为双线性插值，以获得更平滑的图像效果

plt.axis('off') # 关闭坐标轴显示，使图像看起来更整洁

plt.show() # 显示图像窗口，使图像可见

```

三、结果可视化呈现

在上述代码中，我们首先对文本进行了分词和 TF-IDF 特征提取，然后使用 `WordCloud` 类生成了词云图，并使用 `matplotlib` 将图像显示出来。通过这种方式，你可以将 NLP 的结果以直观的图像形式呈现出来。你可以根据实际需求修改上述代码来适应你的 NLP 任务。