有没有现成的字典txt

是的，有许多现成的字典txt可以在互联网上找到。许多网站和资源库提供了免费的字典txt文件下载。这些字典文件包含着大量的词汇和定义，可以用于各种目的，如翻译、学习、做项目等。字典txt文件可以通过各种方式获得，例如在搜索引擎中直接搜索关键词"字典txt下载"，或者通过访问相关网站和论坛获取。另外，还有一些开源的项目和社区，提供了免费的字典txt文件和相关工具，可以帮助用户更方便地获取和使用字典资源。总之，有许多现成的字典txt可以方便地获取和使用，用户只需花一些时间和精力去搜索和筛选合适的资源。

相关问题

三国演义人名词云: 设计一个程序，读出“三国演义.txt”文件中的三国演义全文，将常见人名进行去重后生成词云，并列出词频最高的10-20个词，并形成词云（可以有不同的形状）。 例：'玄德'，'刘备','玄德曰','刘皇叔','皇叔'都是同一个人。任务拓展：利用列表或字典来存储同一个人。学会修改

这是一个比较复杂的任务，需要用到文本处理、数据结构和可视化等知识。下面是一个可能的实现方法：

1. 读取文本文件

首先需要读取三国演义的文本文件，可以使用Python内置的文件读取方法，比如open函数。

with open('三国演义.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

2. 分词和去重

接下来需要对文本进行分词，并将常见的人名进行去重。可以使用Python中的jieba库进行分词，再用一个集合来进行去重。

import jieba

names = set()
words = jieba.cut(text)
for word in words:
    if word in name_list:
        names.add(word)

其中name_list是一个包含常见人名的列表，可以自己定义或在网上找现成的。

3. 统计词频

接下来需要统计每个人名出现的次数，可以用一个字典来存储。遍历文本中的每个词，如果这个词是人名，则将它加入字典中，如果已经存在，则将对应的计数器加1。

name_dict = {}
words = jieba.cut(text)
for word in words:
    if word in names:
        if word in name_dict:
            name_dict[word] += 1
        else:
            name_dict[word] = 1

4. 排序和取topN

排序可以使用Python内置的sorted函数，按照字典的值（即出现次数）进行排序。排序后取出前面的topN个人名即可。

topn = 20  # 取前20个
sorted_names = sorted(name_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
topn_names = [name for name, count in sorted_names[:topn]]

5. 生成词云

最后可以用Python的wordcloud库来生成词云。这个库需要先安装，可以使用pip命令进行安装。

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, font_path='msyh.ttc')
wordcloud.generate_from_frequencies(name_dict)
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

其中font_path是字体文件的路径，这里使用了微软雅黑字体。可以用其他字体，也可以不指定字体，使用默认的字体。

完整代码如下：

python输入一个正整数n,将文件中的文本读取为字符串，利用jieba库的精确模式将文本切分为字符串，将无实质意义的单字符元素和停用词文本中存在的元素去掉，统计长度大于1的每个字符串出现的频率，存储为字典类型，输出词频最高的元素为二元组的列表前n项。

好的，我会尽力解答你的问题。以下是代码实现：

import jieba
from collections import defaultdict

# 读取文本文件为字符串
with open('text.txt', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 加载停用词
stopwords = set()
with open('stopwords.txt', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        stopwords.add(line.strip())

# 利用jieba库的精确模式将文本切分为字符串
words = jieba.cut(text)

# 统计词频
word_freq = defaultdict(int)
for word in words:
    if word not in stopwords and len(word) > 1:
        word_freq[word] += 1

# 输出词频最高的前n项
top_n = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:n]
print(top_n)

其中，`text.txt` 是待处理的文本文件，`stopwords.txt` 是停用词文件，可以自己找一些现成的或者自己定义一些。`n` 是输入的正整数，表示要输出词频最高的前 n 项。

代码中使用了 `jieba` 库的精确模式进行分词，并且将长度小于等于 1 的单字符元素和停用词去掉，最后统计每个字符串出现的频率，并将结果存储为字典类型。最后，使用 `sorted` 函数按照词频从高到低排序，输出前 n 项即可。

需要注意的是，这里的词频统计方式是基于字符串，而不是基于单个字。如果需要按照单个字进行词频统计，可以将 `jieba.cut` 改为 `jieba.lcut`。