用python进行《红楼梦》词频和前20位人物名字出现次数统计；简要分析词频统计结果或得出结论，简要分析作者用词的写作风格，

要使用Python对《红楼梦》进行词频统计和前20位人物名字出现次数的计算，你可以按照以下步骤操作：

首先，你需要下载《红楼梦》文本数据。可以到网上找一些公开的电子书版本，将其转换成适合处理的文本格式。

1. **数据预处理**:
- 导入必要的库，如`jieba`进行分词，`collections`用于计数词频，以及`re`进行正则表达式匹配以提取人物名。

   import jieba
   from collections import Counter
   import re

2. **分词和清洗**:
- 使用`jieba`将文本分成词语列表，并去除停用词和标点符号。

   def process_text(text):
       words = jieba.lcut(text)
       cleaned_words = [word for word in words if word.isalnum()]
       return cleaned_words

3. **人物名字提取**:
- 定义一个包含常见人物名字的列表，然后使用正则表达式查找并计数。

   person_names = ['贾宝玉', '林黛玉', ...] # 根据需要填充全名单
   def extract_person_names(words):
       name_counts = {name: 0 for name in person_names}
       for word in words:
           if word in name_counts:
               name_counts[word] += 1
       return name_counts

4. **词频统计**:
- 对所有词汇进行计数。

   with open('hongloumeng.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
       text = file.read()
       word_list = process_text(text)
       word_freq = Counter(word_list)

5. **排序和输出**:
- 获取前20个最常出现的词及其频率，并列出前20位人物名字及其出现次数。

   top_20_words = word_freq.most_common(20)
   top_20_persons = extract_person_names(word_list)[:20]

6. **分析**:
- 分析词频分布，可能会发现高频词多与主题相关，例如情感色彩强烈的词汇、常用名词等。
- 研究人物名字出现的频率和分布，有助于理解作者在塑造角色性格和故事发展方面的特点。

最后，关于作者的写作风格，通过分析词频和人物命名规律，可以观察出曹雪芹的语言风格是否倾向于诗词化、富有象征意义，还是更偏向日常口语化。这有助于揭示《红楼梦》的艺术特色。