spyder创建词频图代码

在Spyder中创建词频图通常涉及到使用Python的数据分析和可视化库，比如`collections`（用于计数词频）和`matplotlib`或`wordcloud`（用于绘制词云图）。下面是一个简单的例子，假设我们有一个包含文本数据的字符串列表：

import collections
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你有一个字符串列表或者单个长字符串
text_data = ["这是一个示例句子", "这是另一个句子", ...] # 用实际的文本替换这里

# 将文本转换为小写并分词
tokenized_text = [word.lower() for sentence in text_data for word in sentence.split()]

# 使用collections.Counter计算词频
counter = collections.Counter(tokenized_text)

# 提取前n个最常见的词及其频率
top_n = counter.most_common(10)  # 可以根据需要调整n的值

# 创建一个条形图展示词频
plt.bar([word[0] for word in top_n], [freq for freq, word in top_n])
plt.xlabel('单词')
plt.ylabel('频率')
plt.title('Top 10词频')
plt.show()

在这个例子中，我们首先对文本进行预处理，然后使用`Counter`计算词频，最后使用`matplotlib`显示结果。注意，如果你要画词云图，则会使用`wordcloud`库，具体语法有所不同。