解释代码：words_list = [five_high_word,four_high_word,three_high_word,two_high_word,one_high_word] score_dict = dict() frequency_dict = dict() score = 2 for words in words_list: for word in words: if word in score_dict: score_dict[word] += score frequency_dict[word] += 1 else: score_dict[word] = score frequency_dict[word] = 1 score -= 1 del score,five_high_word,four_high_word,three_high_word,two_high_word,one_high_word,words_list

这段代码的作用是将多个单词列表中的单词进行计分和统计频率，并将结果存储在两个字典中。

首先，定义了一个包含五个单词列表的`words_list`。接下来，创建了两个空字典`score_dict`和`frequency_dict`，用于存储计分和频率信息。

然后，定义了一个初始分数`score`为2。通过两层循环遍历`words_list`中的每个单词。对于每个单词，首先检查它是否已经存在于`score_dict`字典中。如果存在，则将其对应的分数和频率分别增加`score`和1；如果不存在，则将其添加到字典中，并设置初始分数为`score`和频率为1。

在每次内层循环结束后，将分数`score`减1，以便下一个单词的分数降低。

最后，使用`del`语句删除了代码中不再使用的变量，以释放内存空间。

总结起来，该代码通过循环遍历多个单词列表，对单词进行计分和统计频率，并将结果存储在字典中。

相关问题

def is_plaintext3(text, word1, word2 ,word3): words_found = 0 for word in text.split(): if word.lower() in word1: words_found += 10 if word.lower() in word2: words_found += 3 if word.lower() in word3: words_found += 1 return (words_found / len(text.split()))这段代码一直输出0可能的原因是？

这段代码可能一直输出0的原因是因为在参数word1、word2、word3中传入的是字符串，而不是列表。因此，if语句中的条件无法满足，导致words_found变量一直为0。要修复这个问题，应该在传入参数word1、word2、word3时，将它们转换为列表类型。例如，可以使用以下代码传递参数：

is_plaintext3("text string", ["word1"], ["word2"], ["word3"])

优化import jieba def senti(text): pos_num = 0 neg_num = 0 words = jieba.lcut(text) for word in words: if word in poss: pos_num = pos_num + 1 if word in negs: neg_num = neg_num + 1 return {"pos": pos_num, "neg": neg_num} file = 'data/txts/联美控股2017.txt' text = open(file, encoding='gbk').read() senti(text)

这段代码使用了 jieba 库进行中文分词，并对文本进行情感分析。如果要对代码进行优化，可以考虑以下几点：

1. 将 jieba 库的导入语句放在函数外部，避免在每次调用函数时都重复导入该库。

2. 为了提高代码的效率，可以将情感词典 poss 和 negs 转换成 set 类型，这样可以更快地进行查找操作。

3. 可以使用 Python 的 Counter 类来统计每个情感词在文本中出现的次数，避免手动计数。

下面是优化后的代码：

import jieba
from collections import Counter

# 导入情感词典
with open('data/pos.txt', encoding='utf-8') as f:
    poss = set(f.read().split())

with open('data/neg.txt', encoding='utf-8') as f:
    negs = set(f.read().split())

# 定义情感分析函数
def senti(text):
    pos_num = 0
    neg_num = 0
    words = jieba.lcut(text)
    counter = Counter(words)
    for word in counter:
        if word in poss:
            pos_num += counter[word]
        if word in negs:
            neg_num += counter[word]
    return {"pos": pos_num, "neg": neg_num}

# 读取文本文件并进行情感分析
file = 'data/txts/联美控股2017.txt'
text = open(file, encoding='gbk').read()
senti(text)

这样一来，代码的效率会更高，而且更易于维护和扩展。