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。注:D:\xiyouji5.txt 我需要完整的jupter代码 要求要完整地显示图，不能出现乱码等

首先，你需要安装必要的Python库，如`pandas`, `numpy`, `matplotlib`以及`collections`。然后，你可以按照以下步骤操作：

import os
import re
import string
from collections import Counter
from nltk.probability import FreqDist
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义读取文件路径
file_path = "D:\\xiyouji5.txt"

# 读取文本内容
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read().replace('\n', '')

# 移除非汉字字符并统计字符数
cleaned_text = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5]', '', text)
char_count = len(cleaned_text)

print(f"文件 xiyouji5.txt 中共有 {char_count} 字.")

# 计算字符频率分布
fdist = FreqDist(cleaned_text)

# 取前1000个高频词汇
top_1000 = fdist.most_common(1000)

# 绘制频率分布图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar([word[0] for word in top_1000], [word[1] for word in top_1000])
plt.title('前1000个高频词汇的频率分布')
plt.xlabel('词汇')
plt.ylabel('频率')
plt.show()

# 提供的代码已经尽可能地处理了编码问题，但如果你遇到乱码，可以尝试检查文件编码是否正确或手动指定编码（比如改为'gbk'或其他）

执行这段代码后，你会看到文件中汉字的总字数以及前1000个高频词汇的频率分布图。请注意，如果数据量非常大，可能会消耗较多内存。