如何在Jupyter中利用jieba查询水浒传里的出现最多的前20个人物

在Jupyter Notebook中使用jieba库分析《水浒传》文本并找出出现次数最多的前20个人物，你需要按照以下步骤操作：

1. **安装依赖**:
首先确保已经安装了`jieba`和用于数据处理的`pandas`库。如果还没有安装，可以在命令行或终端中运行：

   pip install jieba pandas

2. **下载或获取《水浒传》文本**:
可能需要从网络上下载文本文件（如txt格式），将其保存到你的工作目录。

3. **读取和预处理文本**:
使用`pandas`读取文本文件，并进行必要的清洗（例如去除标点、换行符等），将内容转化为字符串列表便于分词：

   import pandas as pd

   text = pd.read_text('water浒传.txt')  # 假设文本文件名为'water浒传.txt'
   text = ' '.join(text.values.tolist())  # 将所有文本合并成一个大字符串

4. **分词**:
利用`jieba`对文本进行分词：

   import jieba
   from collections import Counter

   words = jieba.lcut(text)

5. **计算词频**:
使用`Counter`来统计每个词语出现的频率：

   word_count = Counter(words)

6. **筛选出前20个人物**:
水浒传的主要人物通常有固定名称，你可以创建一个包含常见人物名字的列表，并仅统计这个列表中的词频：

   top_20_characters = ['宋江', '武松', '林冲', ...]  # 添加更多人物名
   character_counts = {word: count for word, count in word_count.items() if word in top_20_characters}

7. **排序并显示结果**:
最后，找到出现次数最多的前20个字符及其频率：

   top_20 = sorted(character_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20]
   print(top_20)

如果你已经有了《水浒传》的电子版，上述过程可以帮你完成任务。不过请注意，《水浒传》的完整文本可能会非常庞大，实际操作时可能需要优化内存使用。