## 筛选数据 newdata = word_stat.loc[word_stat.number > 500] ## 绘制直方图 newdata.plot(kind="bar",x="Word",y="number",figsize=(10,7)) plt.xticks(fontproperties = font,size = 10) #设置X轴刻度上的文本 plt.xlabel("关键词",fontproperties=font) #设置X轴上的标签 plt.ylabel("频数",fontproperties=font) plt.title("《红楼梦》",fontproperties=font) plt.show()

这似乎是一段Python代码，它的功能是筛选出出现次数大于500的关键词，并将它们的频数绘制成直方图。具体来说，这段代码使用了pandas库中的loc函数，根据条件筛选出符合要求的数据，并将结果存储在一个新的dataframe对象newdata中。接着，使用matplotlib库中的plot函数，将newdata中的数据绘制成直方图，其中x轴表示关键词，y轴表示频数，同时使用中文字体显示标签和刻度。最后，通过调用show函数展示图形。这段代码可能用于分析《红楼梦》中的关键词出现频率。

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## 筛选数据 newdata = word_stat.loc[word_stat.number > 250] ## 绘制直方图 newdata.plot(kind="bar",x="Word",y="number",figsize=(16,7)) plt.xticks(fontproperties = font,size = 10) plt.xlabel("关键词",fontproperties=font) plt.ylabel("频数",fontproperties=font) plt.title("《红楼梦》",fontproperties=font) plt.show()

这段代码与前面的代码类似，主要作用是对《红楼梦》中关键词出现频率进行可视化展示，具体包括以下步骤：

1. 使用pandas库中的loc函数，根据条件筛选出出现次数大于250的关键词，将结果存储在变量newdata中。

2. 调用matplotlib库中的plot函数，将newdata中的数据绘制成直方图。其中，x轴表示关键词，y轴表示频数，figsize参数用于设置图形的大小。

3. 使用中文字体显示x轴和y轴的标签和刻度。其中，fontproperties参数用于设置中文字体，xticks函数用于设置x轴刻度上的文本，xlabel函数用于设置x轴上的标签，ylabel函数用于设置y轴上的标签。

4. 使用title函数为图形添加标题。

5. 最后，调用show函数展示图形。

与前面的代码相比，这段代码筛选的条件更加宽松，即仅保留出现次数大于250的关键词。这样可以得到更多的数据，但也可能导致图形过于密集，难以观察到细节。