org_counts = dict(Counter(train_y))

这段代码与上一个代码类似，也是用来统计列表 train_y 中各元素出现的次数，并将结果存储在字典 org_counts 中。具体来说，Counter(train_y) 创建了一个 Counter 对象，该对象可以统计 train_y 中各元素出现的次数，然后将结果存储在一个字典中。最后，dict() 函数将 Counter 对象转换为字典类型。这样，org_counts 就成为了一个字典，其中每个键表示 train_y 中的一个元素，对应的值表示该元素在 train_y 中出现的次数。

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smo_counts = dict(Counter(smo_y))

这段代码是用来统计列表 smo_y 中各元素出现的次数，并将结果存储在字典 smo_counts 中。具体来说，Counter(smo_y) 创建了一个 Counter 对象，该对象可以统计 smo_y 中各元素出现的次数，然后将结果存储在一个字典中。最后，dict() 函数将 Counter 对象转换为字典类型。这样，smo_counts 就成为了一个字典，其中每个键表示 smo_y 中的一个元素，对应的值表示该元素在 smo_y 中出现的次数。

word_counts = collections.Counter(object_list) word_counts_top = word_counts.most_common(100)如何画出柱状图

你可以使用Python的matplotlib库来画出柱状图。下面是一个简单的示例代码，它可以根据你的需求进行调整：

import matplotlib.pyplot as plt
import collections

# 将单词列表转换为单词计数器
object_list = ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'banana', 'apple']
word_counts = collections.Counter(object_list)

# 获取前100个最常见的单词和它们的计数
word_counts_top = word_counts.most_common(100)

# 将单词和计数分别存储在两个列表中
words = [item[0] for item in word_counts_top]
counts = [item[1] for item in word_counts_top]

# 画柱状图
plt.bar(words, counts)

# 设置x轴和y轴标签
plt.xlabel('Word')
plt.ylabel('Count')

# 显示图形
plt.show()

这段代码将会画出一个简单的柱状图，其中x轴代表单词，y轴代表计数。你可以根据你的需求进行调整，例如修改柱状图的颜色、添加标题等等。