运用相关数据结构知识统计文本中字符频次，可能的话作图展示高频字符；运用相关数据结构知识统计文本中词汇频次，可能的话作图展示高频词汇；pythen程序

为了统计文本中字符和词汇的频率，我们可以使用Python的数据结构如`collections.Counter`和一些图形化库，比如`matplotlib`或`seaborn`。以下是简要步骤：

**1. 字符频率统计：**

from collections import Counter
import string

def char_frequency(text):
    # 移除标点符号并转换为小写
    text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation)).lower()
    # 使用Counter计算每个字符的出现次数
    char_counts = Counter(text)
    
    # 如果需要，可以将结果绘制成直方图
    top_chars = char_counts.most_common(10)  # 取出最常见的10个字符
    plt.bar([char for char, _ in top_chars], [count for _, count in top_chars])
    plt.xlabel('字符')
    plt.ylabel('频率')
    plt.title('字符频率')
    plt.show()

# 示例文本
text = "这是一个示例文本，用于演示字符频率统计"
char_frequency(text)

**2. 词汇频率统计：**

from collections import Counter
import re
import matplotlib.pyplot as plt

def word_frequency(text):
    # 分词（这里假设英文，对于中文需使用正则表达式或nltk库）
    words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower())
    # 计算词频
    word_counts = Counter(words)

    # 绘制词云图
    top_words = word_counts.most_common(10)
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,5))
    ax.figure.colorbar(wordcloud, ax=ax, orientation="horizontal")
    plt.title('词汇频率')
    plt.show()

    # 或者使用wordcloud库生成词云图
    from wordcloud import WordCloud
    wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate_from_frequencies(word_counts)
    
text = "这是另一个示例文本，包含更多的单词用于展示词汇频率"
word_frequency(text)

记得安装必要的库：

pip install matplotlib numpy wordcloud