python编程对《三国演义》进行词频分析，统计出出场次数出现最多的前20个词的结果

在Python中进行《三国演义》的词频分析，通常我们会使用自然语言处理库如jieba分词，然后结合collections模块的Counter函数来计算每个词语的出现频率。以下是简单的步骤：

数据预处理：
首先，需要获取《三国演义》的文本数据，可以是从网络下载电子版，也可以是一个已经清洗过的文本文件。
使用jieba对文本进行分词，这个库能较好地处理中文。

import jieba.analyse
from collections import Counter

with open('三国演义.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
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词频统计：
使用jieba.lcut()分词，并去除停用词，保留关键词。
jieba.analyse.textrank() 可以得到基于TF-IDF算法的关键词，这里也可以考虑是否使用。

words = [word for word in jieba.cut(text) if not word in jieba.stop_words]
counter = Counter(words)
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排序和结果提取：
对计数器按照值降序排列，选择出现次数最多的前20个词。

top_20_words = counter.most_common(20)
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打印结果：
打印出词和对应的出现次数。

for word, freq in top_20_words:
print(f"{word}: {freq}")
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