编写 pvthon 程序，从字母a.b.c.de 中随机抽取 20次（可重复抽样），统计每个学符 出现的次数．并轮出一个字典格式。

编写 Python 程序来实现这个需求，可以使用 `random` 模块来生成随机字符，并使用 `collections` 模块的 `Counter` 类来统计字符出现的次数。以下是一个简单的示例：

import random
from collections import Counter

# 定义包含所有字符的字符串
characters = 'abcde'

# 初始化一个空的 Counter 对象来存储字符计数
char_count = Counter()

# 进行 20 次随机抽样
for _ in range(20):
    # 随机选择一个字符
    chosen_char = random.choice(characters)
    # 统计字符出现次数
    char_count[chosen_char] += 1

# 将 Counter 对象转换为字典格式
result_dict = dict(char_count)

print(result_dict)

运行此程序将输出一个字典，其中包含了在 20 次随机抽样中每个字符及其出现的次数。

相关问题

请用2种方法编写 pvthon 程序， 输人一个包含岩干个正整数的列表， 羷出其中大手 8的們数组成的新列表。 要求：每种方法都要使用 input 两数，第2种方法要使用 filter 和 lambda 两数，

当然可以，以下是两种Python程序的示例，用于输入一个包含任意正整数的列表，并筛选出大于8的元素组成新列表：

### 方法一：使用列表推导式

# 获取用户输入的列表
numbers = list(map(int, input("请输入一个由逗号分隔的正整数列表：").split(',')))

# 使用列表推导式筛选大于8的元素
new_list = [num for num in numbers if num > 8]
print("大于8的元素组成的列表：", new_list)

### 方法二：使用filter函数和lambda表达式

# 获取用户输入的列表
numbers = list(map(int, input("请输入一个由逗号分隔的正整数列表：").split(',')))

# 定义一个lambda函数，检查数字是否大于8
is_greater_than_8 = lambda x: x > 8

# 使用filter函数结合lambda过滤出大于8的元素
new_list = list(filter(is_greater_than_8, numbers))
print("大于8的元素组成的列表：", new_list)

《天龙八部》是金庸的重要武侠作品之一。这里给出一个《天龙八部》的网络版本，文件名为“天龙八部-网络版.txt”。请编写程序，对该文件中出现的中文词语进行统计，统计文件中前20位出场最多的人物。wordcloud是一款基于Pvthon的词云第二方库，支持对词语数量、背景蒙版、字体颜色等各种细节K设置，试结合leba的分词功能构建《天龙八部》人物出场次数最多的前20人人物姓名的词云，并输出到图片文件中，要求: (1)词云图片大小设置为: 1000700，背景色为白色 (2)字体为“微软雅黑”，最小字体设置为10，最大字体设置为180(3)利用五角星图片“fivestar.png”将词云生成为星形

为了能够实现该功能，需要安装以下库：

- jieba: 用于中文分词
- wordcloud: 用于生成词云
- matplotlib: 用于生成图片

可以通过以下命令安装：

!pip install jieba
!pip install wordcloud
!pip install matplotlib

安装完成后，可以按照以下步骤进行操作：

1. 读取《天龙八部》网络版文件，使用jieba进行中文分词，统计每个人物出现的次数。

import jieba

# 读取文件
with open('天龙八部-网络版.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = f.read()

# 使用jieba进行中文分词
words = jieba.lcut(data)

# 统计人物出现次数
counts = {}
for word in words:
    if len(word) == 1:
        continue
    counts[word] = counts.get(word, 0) + 1

2. 对出现次数进行排序，取前20位出场最多的人物。

# 对出现次数进行排序
items = list(counts.items())
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 取前20位出场最多的人物
top20 = items[:20]

3. 生成词云并输出到图片文件中。

from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image

# 读取五角星图片
mask = np.array(Image.open('fivestar.png'))

# 生成词云
wc = WordCloud(
    font_path='msyh.ttf',
    background_color='white',
    max_words=2000,
    mask=mask,
    max_font_size=180,
    min_font_size=10,
    mode='RGBA'
)

# 生成词云图像
wc.generate_from_frequencies(dict(top20))

# 提取颜色
image_colors = ImageColorGenerator(mask)
plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear")
plt.axis("off")

# 保存图片
wc.to_file('output.png')

最后，程序会在当前目录下生成一个名为“output.png”的图片文件，即为生成的词云图片。