python诗人作品统计

### 回答1：
以下是一个使用Python的程序，可以统计一位诗人的作品中出现频率最高的单词：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from collections import Counter

# 输入要统计的诗人的姓名和作品网址
poet_name = input("请输入诗人姓名：")
url = input("请输入作品网址：")

# 获取网页内容
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# 获取所有的诗词内容
poems = soup.find_all('div', {'class': 'contson'})

# 统计词频
words = []
for poem in poems:
    lines = poem.text.strip().split('\n')
    for line in lines:
        words.extend(line.split())

counter = Counter(words)

# 输出结果
print("{}的作品中出现频率最高的单词是：{}".format(poet_name, counter.most_common(1)[0][0]))

这个程序会提示用户输入诗人的姓名和作品的网址，然后使用Requests库和BeautifulSoup库获取网页内容，并提取出所有的诗词内容。接着，程序会把所有的单词存储到一个列表中，并使用Counter库统计每个单词出现的次数。最后，程序会输出出现频率最高的单词。

请注意，这个程序只是一个简单的示例，仅仅能够统计单个单词的出现频率。如果你想要更复杂的分析结果，你可能需要使用更加高级的自然语言处理工具或者人工智能算法。

### 回答2：
Python诗人作品统计是指使用Python编程语言来分析和统计诗人的作品的数量和特征。通过编写Python程序，我们可以使用文本处理技术和数据分析算法来完成这项任务。

首先，我们需要将诗人的作品转化为文本文件或在程序中进行文本获取。可以通过网络爬虫技术从网上获取诗人的作品集，或者手动整理成文本文件。

接下来，我们可以使用Python的文本处理库，如NLTK（Natural Language Toolkit）来对诗人的作品进行分词和文本清洗。通过分词，我们可以将每个词语单独提取出来，形成词语库，这有助于后续的统计和分析。

然后，我们可以使用Python的统计库，如Pandas和NumPy，对诗人的作品进行统计分析。例如，我们可以统计每个诗人的总诗数，平均每首诗的字数，诗人使用频率最高的词语等。

此外，我们还可以使用Python的可视化库，如Matplotlib和Seaborn，将统计结果可视化展示。可以绘制条形图、饼图或词云图等形式，更直观地呈现诗人作品的统计情况。

总之，使用Python编程语言进行诗人作品统计可以帮助我们快速而准确地了解诗人的创作情况和特点。通过统计分析，我们可以更好地理解诗人的文学风格、偏好和创作技巧，为文学研究和欣赏提供有益的参考。