写一段代码计算文献标题中单词出现的频率并作图

以下是Python代码示例，用于计算文献标题中单词出现的频率并绘制柱状图：

import matplotlib.pyplot as plt
from collections import Counter

# 假设文献标题为以下字符串
title = "Natural Language Processing with Python"

# 将字符串转为小写并分词
words = title.lower().split()

# 去除停用词，这里只是演示，实际应用中应该使用更全面的停用词列表
stopwords = ['with']
words = [word for word in words if word not in stopwords]

# 统计单词出现的次数
word_counts = Counter(words)

# 获取单词和对应的频率
words, frequencies = zip(*word_counts.items())

# 绘制柱状图
plt.bar(words, frequencies)
plt.xlabel('Words')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Word Frequency in Title')
plt.show()

该代码首先将文献标题转为小写字母并进行分词，然后去除停用词，统计单词出现的次数。最后，获取单词和对应的频率，并绘制柱状图。运行该代码，将得到一个柱状图，展示了文献标题中单词出现的频率。

相关问题

写一段代码计算多个文献标题中单词出现的频率并作图

好的，以下是一种 Python 代码实现方式，需要使用到 NLTK 和 Matplotlib 两个库：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt

# 多个文献标题示例
titles = [
    "Natural Language Processing with Python",
    "Python Machine Learning",
    "Deep Learning with Python",
    "Python for Data Analysis"
]

# 将标题转换为小写并分词
words = [word for title in titles for word in title.lower().split()]

# 去除停用词和标点符号
stop_words = set(stopwords.words('english'))
words = [word for word in words if word not in stop_words and word.isalpha()]

# 计算单词频率并排序
word_freq = Counter(words)
word_freq = dict(sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True))

# 取出前10个频率最高的单词
top_words = list(word_freq.keys())[:10]
top_freq = list(word_freq.values())[:10]

# 绘制柱状图
plt.bar(top_words, top_freq)
plt.title("Top 10 Most Frequent Words")
plt.xlabel("Words")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

这段代码的运行结果是绘制了一个柱状图，显示了标题中出现频率最高的前10个单词及其频率。

用matlab写一段代码，求一组离散点的曲率并作图

好的，我可以帮你回答这个问题。以下是求一组离散点的曲率的 Matlab 代码：

% 输入离散点的横纵坐标
x = [1 2 3 4 5];
y = [2 4 5 4 2];

% 求一阶差分和二阶差分
dx = diff(x);
dy = diff(y);
ddy = diff(dy);

% 计算曲率
kappa = abs(ddy) ./ (1 + dy(1:end-1).^2).^(3/2);

% 作图
plot(x, y);
hold on;
quiver(x(1:end-1), y(1:end-1), dx, dy);
plot(x(1:end-2) + dx/2, y(1:end-2) + dy/2, 'ro');
quiver(x(1:end-2) + dx/2, y(1:end-2) + dy/2, -dy(1:end-2).*kappa, dx(1:end-2).*kappa);

这段代码首先输入了离散点的横纵坐标，然后通过一阶差分和二阶差分求出曲线的一阶导数和二阶导数。根据曲率的定义，曲率为二阶导数的绝对值除以一阶导数的平方和1的平方根。最后使用 quiver 函数画出箭头表示切线和法线，用 plot 函数画出离散点，得到可视化结果。