python诗人作品统计

以下是一个简单的 Python 代码，用于统计指定文件中每个诗人的作品数量：

import collections

# 打开文件并读取所有行
with open("poems.txt", "r") as f:
    lines = f.readlines()

# 使用 Counter 对诗人作品数量进行统计
poet_counts = collections.Counter()
for line in lines:
    poet = line.split(":")[0].strip()
    poet_counts[poet] += 1

# 输出每个诗人的作品数量
for poet, count in poet_counts.items():
    print("{}: {}".format(poet, count))

在这个示例代码中，我们假设诗人的名字和作品之间用冒号分隔，并且每个诗人的所有作品都在文件的连续行中。你可以根据实际情况对代码进行修改。

相关问题

python统计诗人与作品

可以使用Python中的爬虫和数据分析库来统计诗人与作品。

以下是一个简单的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 爬取古诗文网的唐诗列表
url = 'https://www.gushiwen.org/gushi/tangshi.aspx'
html = requests.get(url).text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
tangshi_list = soup.find_all('div', class_='typecont')[1].find_all('a')

# 创建空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['poet', 'title', 'content'])

# 循环遍历唐诗列表，并爬取每首诗的内容
for tangshi in tangshi_list:
    title = tangshi.text.strip()
    href = tangshi['href']
    html = requests.get(href).text
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    poet = soup.find('div', class_='cont').find_all('a')[1].text.strip()
    content = '\n'.join([p.text.strip() for p in soup.find('div', class_='cont').find_all('p')])
    df = df.append({'poet': poet, 'title': title, 'content': content}, ignore_index=True)

# 统计每个诗人的作品数量
poet_count = df.groupby('poet').size().sort_values(ascending=False)

print(poet_count)

这段代码会爬取古诗文网的唐诗列表，然后循环遍历每一首诗，爬取每首诗的内容，并将诗人、诗名和内容存储到一个DataFrame中。最后，使用Pandas的groupby方法统计每个诗人的作品数量，并按照数量降序排列。

python画图作品

Python是一种非常强大的编程语言，也可以用来进行数据可视化和图形绘制。以下是一些Python画图作品的介绍：
1. Matplotlib：这是Python中最常用的画图工具之一。它提供了各种绘图选项，包括折线图、散点图、条形图、直方图、饼图等等。Matplotlib非常灵活，可以自定义各种细节，比如图例、坐标轴、标签等。

2. Seaborn：这是一个基于Matplotlib的高级绘图库，它提供了更多的统计图形和颜色主题，可用于更深入的数据分析和可视化。

3. Plotly：这是一个交互式绘图库，它可以生成漂亮的动态图表。Plotly的输出可以嵌入到网页中，方便在网络上共享和交互。

4. Bokeh：这也是一个交互式绘图库，但它专注于大规模数据集的可视化。Bokeh可以处理数百万个数据点，并支持动态更新和交互操作。