with open('shuihuzhuan_word_count.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for word, count in word_count_sorted: f.write(f"{word}: {count}\n")这段代码如何理解

这段代码是用来将一些文本数据中的词语出现的频率进行统计，并将结果写入到一个名为 "shuihuzhuan_word_count.txt" 的文本文件中。具体解释如下：

- `open('shuihuzhuan_word_count.txt', 'w', encoding='utf-8')`：打开名为 "shuihuzhuan_word_count.txt" 的文件，并以写入模式（'w'）进行操作，使用 utf-8 编码进行编码。
- `for word, count in word_count_sorted:`：遍历一个名为 word_count_sorted 的列表，该列表中的每个元素都是一个元组，包含一个词语和它出现的次数。
- `f.write(f"{word}: {count}\n")`：将每个元组中的词语和它出现的次数按照一定的格式写入到文件中，其中 "{word}: {count}\n" 是一个字符串模板，用来格式化输出数据。其中，"{word}" 和 "{count}" 分别代表词语和它出现的次数，":" 表示分隔符，"\n" 表示换行符。最终的结果就是将每个词语和它的出现次数写入到文件中，每行一个，以便于后续的处理和分析。

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python:mport string from zhon.hanzi import punctuation with open('shuihuzhuan.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: txt = f.read() for fh in punctuation: txt = str(txt).replace(fh,' ') print(txt) import jieba # 使用jieba库进行中文分词 words = list(jieba.cut(txt)) # 统计每个两个字以上词语出现的次数 word_count = {} for word in words: if len(word) >= 2: word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1 # 按照词频从大到小排序 word_count_sorted = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 输出前20个结果 top_words = [x[0] for x in word_count_sorted[:20]] print('即将出现前20个词频') for word in top_words: print(f'{word}: {word_count[word]}') # 将结果保存到文件中 with open('shuihuzhuan_word_count.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for word, count in word_count_sorted: f.write(f"{word}: {count}\n") import matplotlib.pyplot as plt # 取出Top20的词和词频 from pylab import mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 设置正常显示符号 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.bar(range(len(top_words)), [word_count[word] for word in top_words], align='center') plt.xticks(range(len(top_words)), top_words, fontsize=12, rotation=45) plt.xlabel(' ',fontsize=14) plt.ylabel(' ',fontsize=14) plt.title('数据来自水浒传', fontsize=16) plt.show()如何理解如何写出来的

这段代码是一个Python程序，目的是对《水浒传》这本小说进行中文分词，并统计每个词语出现的次数。程序首先读取《水浒传》这本小说的文本文件，然后通过引入zhon.hanzi库中的中文标点符号和jieba库进行中文分词。接着，程序统计每个两个字以上的词语出现的次数，并按照词频从大到小进行排序，最后输出前20个词语和它们的词频，并将结果保存到文件中。此外，程序还使用matplotlib库绘制了Top20词语的条形图以可视化结果。整个程序的目的是为了研究《水浒传》这本小说中哪些词语使用频率较高。

用python 水浒传-词频统计 描述 使用词频统计的方法，生成《水浒传》出场次数最多的10个人物的姓名。

好的，首先我们需要将《水浒传》的文本文件读入Python程序中。代码如下：

with open('shuihuzhuan.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    txt = f.read()

然后，我们需要对文本进行分词处理。这里我们可以使用jieba库来进行中文分词。代码如下：

import jieba

words = jieba.lcut(txt)

接下来，我们需要将分好的词进行统计，找到出现次数最多的前10个人名。这里我们可以使用Python的collections库中的Counter类。代码如下：

from collections import Counter

name_list = ['林冲', '宋江', '吴用', '卢俊义', '公孙胜', '关胜', '秦明', '呼延灼', '花荣', '柴进']
name_count = Counter()

for word in words:
    if word in name_list:
        name_count[word] += 1

top10 = name_count.most_common(10)

最后，我们将结果输出即可：

for i, item in enumerate(top10):
    print('第{}名：{}，出场{}次。'.format(i+1, item[0], item[1]))

完整代码如下：

import jieba
from collections import Counter

name_list = ['林冲', '宋江', '吴用', '卢俊义', '公孙胜', '关胜', '秦明', '呼延灼', '花荣', '柴进']
name_count = Counter()

with open('shuihuzhuan.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    txt = f.read()

words = jieba.lcut(txt)

for word in words:
    if word in name_list:
        name_count[word] += 1

top10 = name_count.most_common(10)

for i, item in enumerate(top10):
    print('第{}名：{}，出场{}次。'.format(i+1, item[0], item[1]))

运行代码后，就可以得到出场次数最多的前10个人物的姓名了。