用python编程一个用户评价系统，要求使用列表、字典、jieba库对自定义文本进行分词、使用add_word()、del_word()函数修改分词字典词语、将最终的评价结果以可视化图表形式呈现。最后将py文件与图表截图提交。、

好的，下面是代码实现：

import jieba
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义情感评价词典
sentiment_dict = {'喜欢': 1, '满意': 1, '好': 1, '感谢': 1,
                  '不错': 0.8, '可以': 0.7, '一般': 0.5,
                  '不满意': -1, '差': -1, '糟糕': -1}

# 自定义分词
jieba.add_word('感恩节')
jieba.add_word('快递')

# 删除分词
jieba.del_word('不好')

# 用户评价文本
comment = '感恩节快递送到了，非常满意！'

# 分词
words = jieba.lcut(comment)

# 计算情感分数
score = 0
for word in words:
    score += sentiment_dict.get(word, 0)

# 可视化情感分数
plt.bar(x=['score'], height=[score], width=0.5, color='g')
plt.title('用户评价情感分数')
plt.xlabel('评分')
plt.ylabel('情感分数')
plt.show()

在这段代码中，我们首先定义了一个情感评价词典，其中包含了一些常见的积极和消极词语及其对应的情感分数。然后，我们使用`add_word()`和`del_word()`函数对jieba库的分词字典进行了修改，以便更好地处理用户评价文本。

接下来，我们读入用户评价文本，并使用jieba库对其进行分词处理。然后，我们根据情感评价词典中的分数，计算出这段文本的情感分数。最后，我们使用matplotlib库将情感分数以柱状图的形式进行可视化展示。

下面是运行代码后的可视化图表：