统计中文文章词频，并去掉一些无用的词语，并按照词频高低进行排序，最后输出

好的，我可以为您提供一个简单的中文文章词频统计的程序，并去掉一些常用的无意义词语，然后按照词频高低进行排序。

以下是一个示例程序：

import jieba
from collections import Counter

# 读取文章
with open('article.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    article = f.read()

# 分词
words = jieba.lcut(article)

# 去掉无用词语
stop_words = ['的', '了', '是', '在', '和', '有', '不', '也', '等', '为', '就', '这', '个']
words = [word for word in words if word not in stop_words]

# 统计词频
word_count = Counter(words)

# 按照词频高低排序
sorted_words = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 输出结果
for word, count in sorted_words:
    print(f'{word}: {count}')

在上面的程序中，我们使用了 `jieba` 库来进行中文分词，然后使用 `Counter` 类来统计词频，并使用 `sorted` 函数按照词频高低进行排序。在分词后，我们还去掉了一些常用的无意义词语，如“的”、“了”、“是”等。

您只需要将上述程序中的 `article.txt` 替换为您要统计词频的文章路径即可。