针对以下python代码的解释以及实验小结：import jieba excludes={"一个","两个","只见","如何","那里","哥哥","说道","这里","出来","众人"} txt = open("水浒传.txt", "r",encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word)==1: continue; else: counts[word] = counts.get(word,0) + 1 for word in excludes: del counts[word] items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) for i in range(10): word, count = items[i] print ("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))

这段代码的功能是读取《水浒传》这本小说的文本，使用结巴分词库对文本进行分词，并统计每个词语出现的次数，最终输出出现频率排名前十的词语及其出现次数。

代码中使用了jieba分词库对文本进行分词，将结果保存在words列表中。接着使用一个字典counts来记录每个词语出现的次数，如果词语已经出现过，则将其出现次数加一；否则将其出现次数设为1。在统计完所有词语的出现次数后，代码会删除excludes列表中包含的词语，这些词语通常是一些无意义的停用词。最后将counts字典转换为一个元素为元组的列表items，并按照每个元组的第二个元素（即出现次数）进行降序排序。代码最后输出出现频率排名前十的词语及其出现次数。

实验小结：本代码演示了使用结巴分词库对文本进行分词，并进行文本挖掘的基本步骤，包括去除无意义的停用词、统计每个词语出现的次数、排序并输出出现频率排名前十的词语及其出现次数。这些步骤在文本处理和自然语言处理中都非常常见。