打开文件《莎士比亚.txt》 文件，统计文本单词出现的频率。将统计结果保存到文件 莎士比亚词频.txt.

以下是Python代码实现：

import re

# 读取文件内容
with open('莎士比亚.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 将文本中的符号和数字去除，只保留单词
word_list = re.findall(r'\b[A-Za-z]+\b', text)

# 统计每个单词出现的次数
word_count = {}
for word in word_list:
    if word in word_count:
        word_count[word] += 1
    else:
        word_count[word] = 1

# 将结果按照词频从高到低排序
sorted_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 将结果保存到文件
with open('莎士比亚词频.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for word, count in sorted_word_count:
        f.write(f'{word}: {count}\n')

运行代码后，会在当前目录下生成一个名为“莎士比亚词频.txt”的文件，里面包含了莎士比亚文本中单词出现的频率。

相关问题

读取data. txt文件并借助jieba实现词频统计

好的，我可以帮你完成这个任务。首先需要安装jieba库，你可以使用以下命令进行安装：

pip install jieba

安装完成后，你可以使用以下代码读取data.txt文件并实现词频统计：

import jieba

# 读取文件内容
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词
words = jieba.cut(text)
word_freq = {}

# 统计词频
for word in words:
    if len(word) > 1:  # 过滤掉单个汉字
        word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1

# 输出前10个高频词
top_words = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
for word, freq in top_words:
    print(f'{word}: {freq}')

这段代码会先读取data.txt文件的内容，然后使用jieba库进行分词，最后统计每个词出现的频率并输出前10个高频词。注意，这里过滤掉了单个汉字，因为单个汉字的意义比较模糊，不利于后续的分析。

读取 data.txt 文件并借助 jieba 库实现词频统计， 将出现频率最高的 10 个词输出

好的，我可以帮你实现这个功能。首先需要安装`jieba`库，可以使用以下命令进行安装：

pip install jieba

然后我们可以编写以下代码读取`data.txt`文件并进行词频统计：

import jieba

# 读取文件内容
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

# 进行分词
words = jieba.cut(content)

# 统计词频
word_count = {}
for word in words:
    if len(word) > 1:  # 只统计长度大于1的词
        if word in word_count:
            word_count[word] += 1
        else:
            word_count[word] = 1

# 输出出现频率最高的前10个词
top_words = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
for word, count in top_words:
    print(word, count)

以上代码首先使用`open()`函数读取`data.txt`文件的内容，然后使用`jieba.cut()`函数对内容进行分词。接着使用一个字典`word_count`统计每个词出现的次数，最后使用`sorted()`函数对字典进行排序，输出出现频率最高的前10个词。