写一个函数，文本是其唯一输入参数，画出该文本的词长—频率散点图（以express.txt 为例处理）

由于是自然语言处理任务，需要用到一些第三方库，比如nltk和matplotlib。以下是一个Python函数的实现，可以达到上述要求：

import nltk
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_word_frequency(text):
    # 分词
    tokens = nltk.word_tokenize(text)
    # 获取词长和频率
    word_lengths = [len(token) for token in tokens]
    freq_dist = nltk.FreqDist(word_lengths)
    # 绘制散点图
    plt.scatter(list(freq_dist.keys()), list(freq_dist.values()))
    plt.xlabel('Word Length')
    plt.ylabel('Frequency')
    plt.show()

在函数中，首先要对文本进行分词，这里用到了nltk库的`word_tokenize`函数。然后，对于每个词，获取其长度，并使用nltk库的`FreqDist`函数计算出每个长度的词在文本中出现的频率。最后，使用matplotlib库的`scatter`函数绘制散点图，并设定x轴和y轴的标签。函数接受文本作为输入参数，并在函数内部绘制出词长—频率散点图。

示例代码使用了英文文本，如果是中文文本，需要使用相应的中文分词工具。

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用matlab写一个能输入离散点，画出样条曲线，并设置权重使曲线光顺，再解出样条函数系数的程序

以下是一个基于MATLAB的样条曲线拟合程序，可以输入离散点，画出样条曲线，并设置权重使曲线光顺，再解出样条函数系数：

% 输入离散点数据
x = input('请输入自变量x的离散点:');
y = input('请输入因变量y的离散点:');

% 设置权重向量
w = input('请输入权重向量(长度与离散点个数相同):');

% 构造样条曲线
s = spline(x,[y(1) y y(end)],w);

% 绘制样条曲线
xx = linspace(x(1),x(end),1000);
yy = ppval(s,xx);
plot(x,y,'o',xx,yy);

% 输出样条函数系数
disp('样条函数系数为:');
disp(s.coefs);

其中，spline函数用于构造样条曲线，ppval函数用于计算样条函数值。权重向量用于设置不同点对曲线的影响程度，长度与离散点个数相同。样条函数系数即为样条曲线的参数，用于计算样条函数值。

使用R语言将一个名为“kaoyan”的数据集中的两个变量画出散点图

您可以使用`ggplot2`包来绘制散点图。首先，确保您已经安装了`ggplot2`包。然后，按照以下步骤进行操作：

1. 首先，加载`ggplot2`包：

library(ggplot2)

2. 读取名为"kaoyan"的数据集：

kaoyan <- read.csv("kaoyan.csv")

3. 使用`ggplot()`函数创建一个绘图对象，并指定数据集和变量：

scatter_plot <- ggplot(data = kaoyan, aes(x = variable1, y = variable2))

请将 "variable1" 和 "variable2" 替换为您要绘制的实际变量名称。

4. 使用`geom_point()`函数添加散点图层：

scatter_plot <- scatter_plot + geom_point()

5. 最后，使用`ggtitle()`函数添加标题，并使用`xlab()`和`ylab()`函数添加 x 轴和 y 轴标签：

scatter_plot <- scatter_plot + ggtitle("Scatter Plot of Variable1 and Variable2") + 
               xlab("Variable1") + ylab("Variable2")

6. 执行 `scatter_plot` 命令来生成散点图：

scatter_plot

这样就可以绘制出 "kaoyan" 数据集中的两个变量的散点图了。请注意，您需要将"kaoyan.csv"替换为您实际的数据集文件名。如果数据集不是CSV格式，请使用适当的函数加载数据集。