解释代码 fourStopwords = open("fourStopwords.txt", "r", encoding='utf-8').read() stopwords = fourStopwords.split("\n") print(stopwords) words = jieba.lcut(text) k = [] for each in words: k.append(each) cut_stop_data = [word for word in k if word not in stopwords] print(cut_stop_data) counts = {}

这段代码的作用是进行文本处理，包括去除停用词和计算词频。下面是代码的详细解释：

1. 读取停用词文件：
`fourStopwords = open("fourStopwords.txt", "r", encoding='utf-8').read()`：打开并读取名为"fourStopwords.txt"的文件，该文件包含停用词。将文件中的内容赋值给变量fourStopwords。

2. 分割停用词：
`stopwords = fourStopwords.split("\n")`：将停用词内容以换行符为分隔符进行分割，得到一个包含每个停用词的列表。将分割后的结果赋值给变量stopwords。

3. 打印停用词列表：
`print(stopwords)`：打印停用词列表，以查看停用词的内容。

4. 使用结巴分词对文本进行分词：
`words = jieba.lcut(text)`：使用结巴分词库对文本进行分词，将分词结果存储在列表words中。其中，text是待分词的文本。

5. 创建空列表并将分词结果存入：
`k = []`：创建一个空列表k，用于存储分词结果。
`for each in words:`：遍历分词结果列表words中的每个分词。
`k.append(each)`：将每个分词添加到列表k中。

6. 去除停用词：
`cut_stop_data = [word for word in k if word not in stopwords]`：使用列表推导式，遍历列表k中的每个词，如果词不在停用词列表stopwords中，则将该词添加到新的列表cut_stop_data中。这样，cut_stop_data中的词就是去除了停用词的分词结果。

7. 打印去除停用词后的分词结果：
`print(cut_stop_data)`：打印去除停用词后的分词结果，以查看处理后的文本内容。

8. 创建空字典用于计算词频：
`counts = {}`：创建一个空字典counts，用于存储词频统计结果。