import jieba file=open(r"C:\Users\yikandan\Desktop\红楼梦.txt","r",encoding='utf-8') txt=file.read() wordsList=jieba.lcut(txt) actors=[('贾宝玉',"宝玉"),("林黛玉","黛玉"),("薛宝钗","宝钗"),("王熙凤","凤姐"),("贾母","老太太"),("袭人",),("探春",),('贾琏',),('王夫人','夫人')] dictActors={} for actor in actors: if len(actor)==2: count1=wordsList.count(actor[0]) count2=wordsList.count(actor[1]) dictActors[actor[0]]=count1+count2 else: count1=wordsList.count(actor[0]) dictActors[actor[0]]=count1+count2 items=list(dictActors.items()) items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) for i in range(len(items)): word,count=items[i] print("{}\t{}".format(word,count))给我逐行解释这段代码

这段代码的作用是读取《红楼梦》这本小说，并统计其中出现的人物名字及其出现的次数。

第一行导入了一个分词库jieba。

第二行打开了一个文件，读取了《红楼梦》这本小说的文本内容，并赋值给变量txt。

第三行使用jieba对txt进行分词，将分词结果存储在列表wordsList中。

第四行定义了一个列表actors，其中包含了小说中出现的人物名字。每个元素都是一个元组，如果一个人物有多个名字，那么这个元组就包含多个元素。

第五行定义了一个空字典dictActors，用于统计每个人物名字在小说中出现的次数。

第六行开始遍历actors中的元素。如果元素是一个包含两个人物名字的元组，那么分别统计这两个人物名字在小说文本中出现的次数，并将这两个次数相加得到这个人物总的出现次数。然后将人物名字作为键，出现次数作为值存入字典dictActors中。如果元素只包含一个人物名字，那么直接统计这个人物名字在小说文本中出现的次数，并将人物名字作为键，出现次数作为值存入字典dictActors中。

第十行将字典dictActors中的所有键值对以列表的形式取出来，赋值给变量items。

第十一行对items进行排序，排序的方式是按照每个键所对应的值（出现次数）进行降序排序。

第十三行开始遍历排序后的列表items，将每个人物名字及其出现次数以一定的格式输出到屏幕上。

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import jieba f=open('荷塘月色.txt') article_text=f.read() f.close() article=jieba.lcut(article_text) dic={} for word in article: if word not in dic: dic[word]=1 else: dic[word]+=1 swd=sorted(list(dic.items()),key=lambda lst:lst[1],reverse=True) f1=open('filename.txt', encoding='utf-8') text = f.read() stop_wds=f1.read() f1.close() for kword,times in swd: if kword not in stop_wds: print(kword,times) 哪里有问题进行改正并写出

在第13行，应该将`f`改为`f1`，即：

stop_wds=f1.read()

此外，第12行应该加上关闭文件的操作，即：

f1.close()

改正后的代码如下：

import jieba 

f = open('荷塘月色.txt')
article_text = f.read() 
f.close() 

article = jieba.lcut(article_text) 

dic = {} 
for word in article:     
    if word not in dic:         
        dic[word] = 1     
    else:         
        dic[word] += 1 

swd = sorted(list(dic.items()), key=lambda lst:lst[1], reverse=True) 

f1 = open('filename.txt', encoding='utf-8')     
text = f1.read() 
stop_wds = text.split('\n') 
f1.close() 

for kword, times in swd:     
    if kword not in stop_wds:         
        print(kword, times)

import jieba import wordcloud import imageio mask = imageio.imread('C:/Users/Febird/Desktop/1.png') #设定一个词云背景 with open('C:/Users/Febird/Desktop/傲世.txt', encoding='utf-8') as f: t = f.read() # 打开需要制作词云图的文件 ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) # 将文章中的词组提出来 stopwords_file = open('C:/Users/Febird/Desktop/stopWord.txt', 'r', encoding='utf-8') stopwords = [(words.strip()) for words in stopwords_file.readlines()] w = wordcloud.WordCloud(width=4000, height=4000, stopwords=stopwords, font_path="msyh.ttc", colormap='hot', background_color='pink', mask=mask) # 定义一个词云 w.generate(txt) #生成词云 w.to_file(r'C:/Users/Febird/Desktop/test_3.png') #将词组变量txt导入词云对象w中并保存 添加代码 完成排名前五十个词的词云

在代码中添加以下部分可以完成排名前五十个词的词云：

from collections import Counter

# 统计词频
words_count = Counter(ls)
# 获取词频前50的词及其频次
top50_words = words_count.most_common(50)

# 将排名前50的词转换为一个字符串
top50_str = ""
for word, count in top50_words:
    top50_str += (word + " ") * count

# 生成词云
w.generate(top50_str)

完整代码如下：

import jieba
import wordcloud
import imageio
from collections import Counter

mask = imageio.imread('C:/Users/Febird/Desktop/1.png')

with open('C:/Users/Febird/Desktop/傲世.txt', encoding='utf-8') as f:
    t = f.read()

ls = jieba.lcut(t)
txt = " ".join(ls)

stopwords_file = open('C:/Users/Febird/Desktop/stopWord.txt', 'r', encoding='utf-8')
stopwords = [(words.strip()) for words in stopwords_file.readlines()]

w = wordcloud.WordCloud(width=4000, height=4000,
                        stopwords=stopwords,
                        font_path="msyh.ttc",
                        colormap='hot',
                        background_color='pink',
                        mask=mask)

# 统计词频
words_count = Counter(ls)
# 获取词频前50的词及其频次
top50_words = words_count.most_common(50)

# 将排名前50的词转换为一个字符串
top50_str = ""
for word, count in top50_words:
    top50_str += (word + " ") * count

# 生成词云
w.generate(top50_str)

w.to_file(r'C:/Users/Febird/Desktop/test_3.png')