【python】nlplotライブラリを用いた可視化を行いたい

現状
- 自然言語処理において，nlplotライブラリを使うことで単語の頻度カウントやワードクラウドの表示を行おうとした
- サンプルコード（下記「参考サイト」を参照）を実行したところ，ワードクラウドの表示はできたが，他のグラフが出てこない
  - N-gram bar chartはエラーにはならず，何かしらがアウトプットされているように見える（グラフの枠線なども出てこない）
- 分析環境
  - 環境：Amazon Sagemaker Studio
  - ライブラリバージョン：1.4.0
やりたいこと
- ワードクラウド以外のグラフ（特にN-gram bar chart）を表示したい
ご依頼
- どなたかサンプルコードを実行して，私と同じ結果になるのかご確認いただけないでしょうか
- グラフ化できない原因に心当たりがありましたら，ご教授いただきたいです
サンプルコード（参考サイトより抜粋）

# sample data
target_col = "text"
texts = [
    "Think rich look poor",
    "When you come to a roadblock, take a detour",
    "When it is dark enough, you can see the stars",
    "Never let your memories be greater than your dreams",
    "Victory is sweetest when you’ve known defeat"
    ]
df = pd.DataFrame({target_col: texts})
df.head()

import nlplot

# target_col as a list type or a string separated by a space.
npt = nlplot.NLPlot(df, target_col='text')

# Stopword calculations can be performed.
stopwords = npt.get_stopword(top_n=30, min_freq=0)

# 1. N-gram bar chart
npt.bar_ngram(title='uni-gram', ngram=1, top_n=50, stopwords=stopwords)
npt.bar_ngram(title='bi-gram', ngram=2, top_n=50, stopwords=stopwords)

# 2. N-gram tree Map
npt.treemap(title='Tree of Most Common Words', ngram=1, top_n=30, stopwords=stopwords)

# 3. Histogram of the word count
npt.word_distribution(title='words distribution')

# 4. wordcloud
npt.wordcloud(stopwords=stopwords, colormap='tab20_r')

# 5. co-occurrence networks
npt.build_graph(stopwords=stopwords, min_edge_frequency=10)
# The number of nodes and edges to which this output is plotted.
# If this number is too large, plotting will take a long time, so adjust the [min_edge_frequency] well.
>> node_size:70, edge_size:166
npt.co_network(title='Co-occurrence network')

# 6. sunburst chart
npt.sunburst(title='sunburst chart', colorscale=True)