假设已使用import matplotlib as mpl导入可视化扩展库,那么mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10语句的功能是设置图例的字号。()

是的，mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10语句的功能是设置图例的字号为10。其中，mpl.rcParams是用于设置全局的默认属性参数的字典，而['legend.fontsize']则代表了要设置的属性参数为图例的字号。通过将其赋值为10，即可将图例的字号设置为10。

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import matplotlib.pyplot as plt # 取出前20的词和词频 from pylab import mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 设置正常显示符号 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.bar(range(len(top_words)), [word_count[word] for word in top_words], align='center') plt.xticks(range(len(top_words)), top_words, fontsize=12, rotation=45) plt.xlabel(' ',fontsize=14) plt.ylabel(' ',fontsize=14) plt.title('数据来自水浒传', fontsize=16) plt.show()这段代码如何理解

这段代码实现了用 Matplotlib 库生成柱状图的功能，用于展示《水浒传》中出现频率最高的 20 个词语以及它们的词频。具体实现步骤如下：
1. 引入 Matplotlib 库和 pylab 库中的 mpl 模块。
2. 设置图表中的中文字体为黑体，并且设置符号显示正常。
3. 创建一个图表对象，设置其大小为宽度为 10，高度为 5。
4. 调用 plt.bar() 方法生成柱状图，其中 x 轴为 0 到 19，y 轴的数据为 top_words 列表中对应词语的词频。
5. 调用 plt.xticks() 方法设置 x 轴上显示的标签为 top_words 列表中的词语，字体大小为 12，旋转角度为 45 度。
6. 调用 plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 方法分别设置 x 轴和 y 轴的标签。
7. 调用 plt.title() 方法设置图表的标题。
8. 调用 plt.show() 方法显示图表。

python:mport string from zhon.hanzi import punctuation with open('shuihuzhuan.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: txt = f.read() for fh in punctuation: txt = str(txt).replace(fh,' ') print(txt) import jieba # 使用jieba库进行中文分词 words = list(jieba.cut(txt)) # 统计每个两个字以上词语出现的次数 word_count = {} for word in words: if len(word) >= 2: word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1 # 按照词频从大到小排序 word_count_sorted = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 输出前20个结果 top_words = [x[0] for x in word_count_sorted[:20]] print('即将出现前20个词频') for word in top_words: print(f'{word}: {word_count[word]}') # 将结果保存到文件中 with open('shuihuzhuan_word_count.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for word, count in word_count_sorted: f.write(f"{word}: {count}\n") import matplotlib.pyplot as plt # 取出Top20的词和词频 from pylab import mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 设置正常显示符号 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.bar(range(len(top_words)), [word_count[word] for word in top_words], align='center') plt.xticks(range(len(top_words)), top_words, fontsize=12, rotation=45) plt.xlabel(' ',fontsize=14) plt.ylabel(' ',fontsize=14) plt.title('数据来自水浒传', fontsize=16) plt.show()如何理解如何写出来的

这段代码是一个Python程序，目的是对《水浒传》这本小说进行中文分词，并统计每个词语出现的次数。程序首先读取《水浒传》这本小说的文本文件，然后通过引入zhon.hanzi库中的中文标点符号和jieba库进行中文分词。接着，程序统计每个两个字以上的词语出现的次数，并按照词频从大到小进行排序，最后输出前20个词语和它们的词频，并将结果保存到文件中。此外，程序还使用matplotlib库绘制了Top20词语的条形图以可视化结果。整个程序的目的是为了研究《水浒传》这本小说中哪些词语使用频率较高。