给定-一个包含中文内容的文本文件test.txt,统计该文本文件中出现的所有词 的词频，并根据键盘输入的自然数n,来输出前n个词频最高的词以及词频。 python

好的，我可以帮你解决这个问题。

首先，我们需要读取文本文件并将其分词。可以使用Python中的jieba库来实现分词功能。具体代码如下：

import jieba

# 读取文本文件
with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词
words = jieba.cut(text)

接下来，我们需要统计每个词的出现次数。可以使用Python中的collections库中的Counter类来实现。具体代码如下：

from collections import Counter

# 统计词频
word_counts = Counter(words)

最后，我们可以按照词频进行排序，并输出前n个词频最高的词以及词频。具体代码如下：

# 排序
sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 输出前n个词频最高的词以及词频
n = int(input("请输入自然数n："))
for i in range(n):
    print(sorted_word_counts[i][0], sorted_word_counts[i][1])

这样，就可以实现统计文本文件中词频并输出前n个词频最高的词以及词频的功能了。

相关问题

给定-一个包含中文内容的文本文件test.txt,统计该文本文件中出现的所有词 的词频，并根据键盘输入的自然数n,来输出前n个词频最高的词以及词频。

好的，这里是一个示例程序，可以实现你的需求：

import jieba

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

# 分词，并统计词频
words = jieba.lcut(text)
word_freq = {}
for word in words:
    if len(word) > 1:  # 只统计长度大于1的词
        word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1

# 根据词频排序，并输出前n个高频词
n = int(input('请输入要输出的高频词数量：'))
sorted_word_freq = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for i in range(n):
    print('第{}高频词：{}，词频：{}'.format(i+1, sorted_word_freq[i][0], sorted_word_freq[i][1]))

这个程序首先使用 `jieba.lcut()` 函数对指定的文本文件进行分词，并统计每个词出现的次数。为了方便统计，程序只统计长度大于1的词，并将词频存储在一个字典 `word_freq` 中。接下来，程序根据词频对 `word_freq` 中的词进行排序，并输出前 `n` 个高频词及其词频。在程序运行过程中，会提示用户输入要输出的高频词数量 `n`。

打开文件《莎士比亚.txt》 文件，统计文本单词出现的频率。将统计结果保存到文件 莎士比亚词频.txt.

以下是Python代码实现：

import re

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

# 将文本中的符号和数字去除，只保留单词
word_list = re.findall(r'\b[A-Za-z]+\b', text)

# 统计每个单词出现的次数
word_count = {}
for word in word_list:
    if word in word_count:
        word_count[word] += 1
    else:
        word_count[word] = 1

# 将结果按照词频从高到低排序
sorted_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 将结果保存到文件
with open('莎士比亚词频.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for word, count in sorted_word_count:
        f.write(f'{word}: {count}\n')

运行代码后，会在当前目录下生成一个名为“莎士比亚词频.txt”的文件，里面包含了莎士比亚文本中单词出现的频率。