编写一个名为 word_count 的函数，统计该文件中包含的各单词词频。输 入参数为字符串，不同单词之间使用空格分开，统计每个单词出现的次数，并将 结果作为字典返回，其中单词为键，次数为值。

好的，可以使用Python中的`split()`方法将输入的字符串按空格分割成单词列表，然后使用`collections`模块中的`Counter`类统计每个单词出现的次数。最后将统计结果以字典的形式返回即可。下面是示例代码：

from collections import Counter

def word_count(sentence):
    words = sentence.split()
    word_count = Counter(words)
    return dict(word_count)

其中`sentence`为输入的字符串，`Counter`类可以直接对列表进行统计，返回的是一个字典，字典的键为单词，值为出现次数。

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6-4 Python - 0023 分数 10  全屏浏览题目 作者 樊志伟 单位 许昌学院 统计词频 函数接口定义： def word_count(words) 其中 words 是一个列表，其中的元素为单词字符串。 函数须返回其中每个单词出现的次数，以字典的形式返回。 字典的key是单词，value是单词次数。 裁判测试程序样例： /* 请在这里填写答案 */ words = input().split(" ") result = word_count(words) for key in sorted(list(result.keys())): print(key, result[key]) 输入样例： hello world hello python hello you and me 输出样例： and 1 hello 3 me 1 python 1 world 1 you 1 代码长度限制 16 KB 时间限制 400 ms 内存限制 64 MB

以下是实现 word_count 函数的 Python 代码：

def word_count(words):
    result = {}
    for word in words:
        if word in result:
            result[word] += 1
        else:
            result[word] = 1
    return result

该函数接收一个列表 words，遍历列表中的每个单词，统计每个单词出现的次数，并将结果存储在字典 result 中，最后返回该字典。注意，当某个单词第一次出现时，需要将其初始次数设为 1。

（1 ）使用read函数读取作品集文本。（2 ）使用count函数査询词频。（3）使用字符串切片方法查看部分文本。（4 ）使用FreqDist函数查询文本中的词汇频数分布。（5 ）使用len函数统计文本的长度。（6） 使用jieba进行分词。（7） 使用concordance函数查看指定单词的上下文 （8 ）使用similar函数搜索相似词语。（9）使用dispersion_plot函数绘制指定词分布情况离散图。

非常好，您的问题是如何使用Python对文本进行分析。我可以回答您的问题，并提供一些示例代码来帮助您更好地理解。

1. 使用read函数读取作品集文本

要读取文本文件，您可以使用Python的内置函数open()和read()。下面是一个简单的示例代码：

with open('filename.txt', 'r') as file:
    text = file.read()

在上面的代码中，您需要将`filename.txt`替换为您要读取的文本文件的实际文件名。`with`关键字用于创建一个上下文管理器，确保文件在读取后被正确关闭。

2. 使用count函数査询词频

要计算文本中单词的出现次数，您可以使用Python的`count()`函数。下面是一个示例代码：

word = 'example'
count = text.count(word)
print(f'The word "{word}" appears {count} times in the text.')

在上面的代码中，您需要将`example`替换为您要查找的单词。`count()`函数将返回单词在文本中出现的次数。

3. 使用字符串切片方法查看部分文本

要查看文本中的一部分，您可以使用Python的字符串切片操作。下面是一个示例代码：

start = 100
end = 200
print(text[start:end])

在上面的代码中，`start`和`end`变量分别表示要查看的文本部分的起始位置和结束位置。通过使用切片操作，您可以提取文本的子字符串。

4. 使用FreqDist函数查询文本中的词汇频数分布

要计算文本中每个词汇的出现频率，您可以使用Python的`nltk`库中的`FreqDist()`函数。下面是一个示例代码：

import nltk
from nltk import FreqDist

words = nltk.word_tokenize(text)
freq_dist = FreqDist(words)
print(freq_dist.most_common(10))

在上面的代码中，`nltk`库用于分词。`FreqDist()`函数将返回一个字典，其中包含每个单词及其出现次数。使用`most_common()`方法可以查看最常出现的单词。

5. 使用len函数统计文本的长度

要计算文本中单词的数量，您可以使用Python的`len()`函数。下面是一个示例代码：

words = nltk.word_tokenize(text)
word_count = len(words)
print(f'The text contains {word_count} words.')

在上面的代码中，`nltk`库用于分词。`len()`函数将返回单词列表的长度，即文本中单词的数量。

6. 使用jieba进行分词

如果您想使用中文对文本进行分析，则可以使用Python的`jieba`库。下面是一个示例代码：

import jieba

text = '中国古代的四大发明是造纸术、印刷术、火药和指南针。'
words = jieba.cut(text)
print(' '.join(words))

在上面的代码中，`jieba.cut()`函数用于对文本进行分词。使用`print()`函数和`join()`方法可以将分词结果打印为字符串。

7. 使用concordance函数查看指定单词的上下文

要查看文本中指定单词的上下文，您可以使用Python的`nltk`库中的`Text()`类的`concordance()`方法。下面是一个示例代码：

from nltk import Text

words = nltk.word_tokenize(text)
text_object = Text(words)
text_object.concordance('example')

在上面的代码中，`nltk`库用于分词。`Text()`类将单词列表转换为文本对象。`concordance()`方法将显示包含指定单词的上下文。

8. 使用similar函数搜索相似词语

要查找与指定单词相似的单词，您可以使用Python的`nltk`库中的`Text()`类的`similar()`方法。下面是一个示例代码：

from nltk import Text

words = nltk.word_tokenize(text)
text_object = Text(words)
text_object.similar('example')

在上面的代码中，`nltk`库用于分词。`Text()`类将单词列表转换为文本对象。`similar()`方法将查找与指定单词相似的单词。

9. 使用dispersion_plot函数绘制指定词分布情况离散图

要绘制特定单词在文本中的分布情况，您可以使用Python的`nltk`库中的`Text()`类的`dispersion_plot()`方法。下面是一个示例代码：

from nltk import Text

words = nltk.word_tokenize(text)
text_object = Text(words)
text_object.dispersion_plot(['example', 'another'])

在上面的代码中，`nltk`库用于分词。`Text()`类将单词列表转换为文本对象。`dispersion_plot()`方法将绘制指定单词的分布情况离散图。在上面的示例代码中，离散图将显示`example`和`another`在文本中的分布情况。