本关任务：编写一个能统计文档中词语词频小程序。 宋词文件如下所示: 宋词文件 统计文件中词频最高的15个词语（除了词牌名和作者） 注意：标题行的空格是全角空格" "(可复制此空格) 由于有一个词牌名为东风第一枝，需要将文件中的词牌名删除。(否则会多一个东风)

好的，我明白了。以下是Python代码实现：

import re
from collections import Counter

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

# 删除词牌名
content = content.replace('东风第一枝', '')

# 提取词语
words = re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]+', content)

# 统计词频
word_freq = Counter(words)

# 删除词牌名和作者
del word_freq['东风第一枝']
del word_freq['苏轼']

# 输出词频最高的15个词语（除了词牌名和作者）
for word, freq in word_freq.most_common(15):
    print(word, freq)

注：需要将代码中的文件名改为实际的文件名，并确保文件与代码在同一目录下。

相关问题

Python词频统计宋词三百首

以下是Python词频统计宋词三百首的例子：

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

# 分词
import jieba
words = jieba.lcut(text)

# 去除停用词
stopwords = ['，', '。', '？', '！', '、', '：', '；', '「', '」', '『', '』', '（', '）', '—', '…', '·', '《', '》', '\n']
words_clean = []
for word in words:
    if word not in stopwords:
        words_clean.append(word)

# 统计词频
from collections import Counter
word_counts = Counter(words_clean)

# 获取前10个高频词
top_10 = word_counts.most_common(10)
print(top_10)

8-2宋词文件处理案例

八-二宋词文件处理案例通常是指在计算机编程中，对包含宋代诗词的文本文件进行操作的一个实例。这个案例可能涉及到以下几个步骤：

1. **数据读取**：首先，需要通过File I/O操作打开并读取宋词文件，可能使用Python的`open()`函数配合`with`语句。

with open('songci.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    content = file.readlines()

2. **内容预处理**：读取的内容可能会包含换行符、空格和其他非诗词字符，需要进行清洗和标准化。

clean_content = [line.strip() for line in content]

3. **解析诗词**：可以利用正则表达式或其他方法解析每首诗词的结构，如词牌名、作者、正文等。

4. **存储分析结果**：将处理后的数据存储到列表、字典或者数据库中，以便后续的统计分析。

5. **数据分析**：例如计算词频、按作者分组、提取主题等。

6. **可视化展示**：如果需要的话，可以用图表或者其他形式呈现分析结果。