## 数据准备 worddict = {} ## 构造{词语：频率}字典 for key,value in zip(word_stat.Word,word_stat.number): worddict[key] = value ## 生成词云 ## 查看其中的10个元素 for ii,myword in zip(range(10),worddict.items()): print(ii) print(myword) redcold = WordCloud(font_path=r"C:/Windows/Fonts/STFANGSO.TTF", margin=5, width=1800, height=1800) worddict=worddict.items()#文本词频 worddict=dict(worddict) #redcold.generate(worddict) #文本 redcold.generate_from_frequencies(frequencies=worddict) #词频 plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(redcold) plt.axis("off") plt.show()

这是一段Python代码，用于生成词云。首先，它构造了一个字典worddict，其中key是词语，value是词频。然后，它使用WordCloud库生成一个词云，设置了字体路径、边距、宽度和高度等参数。接着，它将worddict转换为一个元组列表，并将其转换为字典，然后使用generate_from_frequencies方法生成词云。最后，使用matplotlib库展示词云图。

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##连接list words=np.concatenate(Red_df.cutword) ##统计词频 word_df= pd.DataFrame({"Word":words}) word_stat=word_df.groupby(by=["Word"]).size().reset_index(name="number") word_stat=word_stat.reset_index().sort_values(by="number",ascending=False) word_stat["wordlen"]=word_stat.Word.apply(len) word_stat #去除长度大于5的词 print(np.where(word_stat.Word.apply(len)<5)) word_stat=word_stat.loc[word_stat.Word.apply(len)<5,:] word_stat=word_stat.sort_values(by="number",ascending=False) word_stat

这段代码看起来像是在对一个列表中的词进行词频统计，并且筛选出长度小于5的词。具体的操作包括：

1. 将一个名为`words`的列表中的所有词进行连接，得到一个大字符串。
2. 将这个大字符串转换为一个DataFrame对象，其中每个词作为一行。
3. 对这个DataFrame按照词进行分组，并统计每个词出现的次数。
4. 添加一列`wordlen`，表示每个词的长度。
5. 筛选出长度小于5的词，并按照出现次数进行降序排序。

请注意，这段代码并没有输出任何结果，只是对数据进行了处理。如果需要查看结果，需要在代码末尾添加输出语句。

modes = stat.S_IWUSR | stat.S_IRUSR # 注意根据具体业务的需要设置文件权限

您提到了 `modes = stat.S_IWUSR | stat.S_IRUSR`，这是一个设置文件权限的示例代码。`stat.S_IWUSR` 表示设置文件所有者的写权限，`stat.S_IRUSR` 表示设置文件所有者的读权限。通过使用位运算符 `|`，可以将这两个权限合并到 `modes` 变量中。

根据您的具体业务需求，您可以根据需要进行设置文件的权限。除了文件所有者的权限外，还可以使用 `stat.S_IWGRP`（文件所属组的写权限）、`stat.S_IRGRP`（文件所属组的读权限）、`stat.S_IWOTH`（其他用户的写权限）和 `stat.S_IROTH`（其他用户的读权限）等来设置不同类型用户的权限。根据实际情况，您可以按照需要组合这些权限，并将结果赋值给 `modes` 变量。