编写python程序，统计，《三国演义》中前20位出场的人物的次数

好的，我可以帮你编写这个程序。不过在开始之前，需要先将《三国演义》的文本文件准备好，并保存在程序可以访问的路径下。

以下是可能的程序实现方式：

import re

# 读取《三国演义》文本文件
with open('path/to/sgyy.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    sgyy = f.read()

# 使用正则表达式匹配出所有人物名称
pattern = r'[\u4e00-\u9fa5]{2,5}(?:·[\u4e00-\u9fa5]{2,5})*'
matches = re.findall(pattern, sgyy)

# 统计人物出场次数
count_dict = {}
for name in matches:
    count_dict[name] = count_dict.get(name, 0) + 1

# 获取前20个出场最多的人物
top20 = sorted(count_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20]

# 输出结果
for i, (name, count) in enumerate(top20):
    print(f'{i+1}. {name}: {count}次')

需要注意的是，以上程序只是一个可能的实现方式，具体实现可能会因文本格式、文本内容等因素而有所不同，需要根据具体情况进行调整。

相关问题

编写python程序对《三国演义》人物出场次数进行中文文本词频统计，输出排序前 5 的人物 以及出场次数。

好的，下面是用 Python 编写的程序，对《三国演义》人物出场次数进行中文文本词频统计，并输出排序前 5 的人物以及出场次数：

import jieba
from collections import Counter

# 读取《三国演义》文本
with open("sgyy.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    text = f.read()

# 对文本进行分词
words = [word for word in jieba.cut(text) if len(word) >= 2]

# 统计人物出现的次数
counter = Counter()
for i in range(len(words) - 1):
    if words[i] == "关于":
        if "【" in words[i+1]:
            name = words[i+1].replace("【", "").replace("】", "")
            counter[name] += 1

# 输出排序前 5 的人物以及出场次数
top5 = counter.most_common(5)
for i, (name, count) in enumerate(top5):
    print(f"第{i+1}名：{name}，出场次数：{count}")

这个程序的逻辑很简单。我们首先使用 jieba 分词库对《三国演义》文本进行分词，然后统计人物出现的次数。具体地，我们在分词结果中找到“关于”一词，并检查其后面的词是否包含人物名称。如果是，则将该人物的出场次数加 1。最后，我们使用 collections 模块的 Counter 类来对人物出场次数进行统计，并输出排序前 5 的人物以及出场次数。

请注意：由于本程序使用了 jieba 分词库，请确保您已经安装了该库。如果没有安装，可以在命令行中使用以下命令进行安装：

pip install jieba

此外，本程序需要一个名为 `sgyy.txt` 的文本文件，其中包含《三国演义》的全文。如果您没有这个文件，可以在网上下载或自行创建。

希望这个程序能够帮到你！

用python编写程序完成《三国演义》人物出场统计。

以下是两种Python编写程序完成《三国演义》人物出场统计的方法：

1. 使用jieba库进行分词和统计

import jieba

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

# 分词
words = jieba.lcut(sgyy)

# 统计词频
counts = {}
for word in words:
    if len(word) == 1:  # 排除单个字符的分词结果
        continue
    else:
        counts[word] = counts.get(word, 0) + 1

# 输出出现次数最多的前10个人物
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))

2. 使用numpy库进行统计

import numpy as np

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

# 将文本转换为数组
text_arr = np.array(list(sgyy))

# 统计出现次数
unique, counts = np.unique(text_arr, return_counts=True)

# 将结果合并为字典
result_dict = dict(zip(unique, counts))

# 输出出现次数最多的前10个人物
items = list(result_dict.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))