读取 data.txt 文件并借助 jieba 库实现词频统计， 将出现频率最高的 10 个词输出,输入结果如下： 发展:83 就业:39 加强:33 企业:32 疫情:31 建设:31 支持:31 推进:25 经济:24 保障:24

好的，这是一个简单的 Python 代码实现。首先需要安装 jieba 库，可以使用 pip 进行安装。

import jieba

# 读取文件内容
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

# 使用 jieba 分词
words = jieba.cut(content)

# 统计词频
freq_dict = {}
for word in words:
    if len(word) > 1:
        freq_dict[word] = freq_dict.get(word, 0) + 1

# 找出出现频率最高的 10 个词
top_words = sorted(freq_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]

# 输出结果
for word, freq in top_words:
    print(f"{word}:{freq}")

注意，此处假设 `data.txt` 文件已经存在，并且其编码为 utf-8。如果文件不存在或者编码不同，需要进行相应的修改。

相关问题

读取 data.txt 文件并借助 jieba 库实现词频统计， 将出现频率最高的 10 个词输出

好的，我可以帮你实现这个功能。首先需要安装`jieba`库，可以使用以下命令进行安装：

pip install jieba

然后我们可以编写以下代码读取`data.txt`文件并进行词频统计：

import jieba

# 读取文件内容
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

# 进行分词
words = jieba.cut(content)

# 统计词频
word_count = {}
for word in words:
    if len(word) > 1:  # 只统计长度大于1的词
        if word in word_count:
            word_count[word] += 1
        else:
            word_count[word] = 1

# 输出出现频率最高的前10个词
top_words = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
for word, count in top_words:
    print(word, count)

以上代码首先使用`open()`函数读取`data.txt`文件的内容，然后使用`jieba.cut()`函数对内容进行分词。接着使用一个字典`word_count`统计每个词出现的次数，最后使用`sorted()`函数对字典进行排序，输出出现频率最高的前10个词。

读取data. txt文件并借助jieba实现词频统计

好的，我可以帮你完成这个任务。首先需要安装jieba库，你可以使用以下命令进行安装：

pip install jieba

安装完成后，你可以使用以下代码读取data.txt文件并实现词频统计：

import jieba

# 读取文件内容
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词
words = jieba.cut(text)
word_freq = {}

# 统计词频
for word in words:
    if len(word) > 1:  # 过滤掉单个汉字
        word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1

# 输出前10个高频词
top_words = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
for word, freq in top_words:
    print(f'{word}: {freq}')

这段代码会先读取data.txt文件的内容，然后使用jieba库进行分词，最后统计每个词出现的频率并输出前10个高频词。注意，这里过滤掉了单个汉字，因为单个汉字的意义比较模糊，不利于后续的分析。