通过字典的get函数实现，结果需要按词频从大到小进行排序，输出最高频的3个词（此题设定每个词的长度不小于2）。

可以按照以下方式实现：

from collections import defaultdict

def get_top_words(sentences):
    words_count = defaultdict(int)
    for s in sentences:
        words = s.strip().split()
        for w in words:
            if len(w) >= 2:
                words_count[w] += 1
    sorted_words = sorted(words_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    top_words = [x[0] for x in sorted_words[:3]]
    return top_words

这段代码可以接受一个句子列表作为输入，然后统计每个单词在句子列表中出现的次数，并按单词的出现次数从大到小排序。最后返回出现次数最高的前三个单词。

你可以尝试使用这个函数来得到任意一段文本中出现次数最高的三个单词。

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`。

解释下面的代码，要求解释每一步：import jieba # 打开文件 with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() # 分词 words_lst = jieba.lcut(content) # 统计词频 word_count = {} for word in words_lst: if len(word) > 1: word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1 # 排序 sorted_word = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 找出频率最高的5个词 top_5_words = [w[0] for w in sorted_word[:5]] # 替换高频词 for i in range(len(words_lst)): if words_lst[i] in top_5_words: words_lst[i] = { top_5_words[0]: "AA", top_5_words[1]: "BB", top_5_words[2]: "CC", top_5_words[3]: "DD", top_5_words[4]: "EE" }[words_lst[i]] # 存盘 with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(" ".join(words_lst))

当然，我很乐意为你解释这段代码每一步的作用。

1. `import jieba`：导入中文分词库 jieba。
2. `with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:`：打开文件 `input.txt`，并以 UTF-8 编码读取文件内容，使用上下文管理器 `with` 来自动关闭文件。
3. `content = f.read()`：将文件内容读取到变量 `content` 中。
4. `words_lst = jieba.lcut(content)`：使用 jieba 库中的 `lcut` 函数对文章进行中文分词，将结果保存到列表 `words_lst` 中。
5. `word_count = {}`：创建一个空字典 `word_count`，用于统计词频。
6. `for word in words_lst:`：遍历 `words_lst` 中的每个词。
7. `if len(word) > 1:`：如果词的长度大于 1（去掉单个字的词），则执行以下代码。
8. `word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1`：将词作为字典 `word_count` 的键，词频作为值，如果该词已存在，则将值加 1。
9. `sorted_word = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)`：将 `word_count` 字典按照词频从大到小排序，并将排序后的结果保存到元组列表 `sorted_word` 中。
10. `top_5_words = [w[0] for w in sorted_word[:5]]`：从排序后的元组列表 `sorted_word` 中取出前 5 个元素中的词语，保存到列表 `top_5_words` 中。
11. `for i in range(len(words_lst)):`：遍历 `words_lst` 中的每个词的下标。
12. `if words_lst[i] in top_5_words:`：如果该词在高频词列表 `top_5_words` 中，则执行以下代码。
13. `words_lst[i] = {...}[words_lst[i]]`：将该词替换为高频词列表 `top_5_words` 中对应的 AA、BB、CC、DD、EE 中的一个。
14. `with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:`：打开文件 `output.txt`，并以 UTF-8 编码写入文件内容，使用上下文管理器 `with` 来自动关闭文件。
15. `f.write(" ".join(words_lst))`：将列表 `words_lst` 中的词语用空格连接成字符串，并写入到文件 `output.txt` 中。

希望这样的解释能够帮助你更好地理解代码的每一步。