统计xiyouji5.txt共有多少字，获得该文本的频率分布（提示，可使用FreqDist()函数），基于该分布，绘制前1000个高频词汇的频率分布图。我需要最后的完整代码。要求图和字不准出现乱码 D:\xiyouji5.txt

首先，为了完成这个任务，我们需要使用Python的`collections`模块中的`FreqDist`函数以及`matplotlib`库来绘制频率分布图。假设`xiyouji5.txt`文件位于指定路径下，以下是完整的Python代码示例：

import collections
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义文件路径
file_path = r"D:\xiyouji5.txt"

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

# 计算字符频率
char_freq = collections.Counter(text)

# 获取总字数
total_chars = sum(char_freq.values())

# 打印总字数
print(f"文件'{file_path}'共有 {total_chars} 字")

# 计算并存储频率分布
freq_dist = dict(char_freq)
freq_dist = sorted(freq_dist.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:1000]

# 绘制频率分布图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar([i for i in range(1, len(freq_dist) + 1)], [v for _, v in freq_dist])
plt.xlabel('词汇序号')
plt.ylabel('频率')
plt.title('前1000个高频词汇的频率分布')
plt.xticks(rotation=45)  # 旋转标签以避免重叠
plt.show()

请确保在运行此代码之前已经安装了`matplotlib`库，如果没有安装可以使用`pip install matplotlib`命令来安装。这个代码会计算文件中的字符频率，显示总字数，并生成一个展示前1000个高频词汇的频率分布图。

注意：由于这是一个文本处理示例，我们这里只统计字符（包括汉字、英文字符等）。如果想要根据单词而非字符统计，需要先对文本进行分词处理。