with open('hamlet.txt',encoding='utf-8') as f: b=eval(input()) x=[] word={} j=0 y=[] x=f.read().lower() for fh in '!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_‘{|}~': x=x.replace(fh,' ') x=x.replace('\n',' ') a=x.split(' ') a.pop() for i in a: word[i]=word.get(i,0)+1 y=sorted(word.items(),key=lambda x: x[1],reverse=True) del y[0] y=dict(y) for i in y: print("{:<10}{:>5}".format(i,y[i])) j=j+1 if j==b: exit() 分析以上程序

以上程序是一个读取文件并统计单词出现次数的程序，具体分析如下：

1. 打开文件'hamlet.txt'，以 utf-8 编码方式读取文件内容，并将其赋值给变量 f。
2. 通过 input() 获取一个整数，赋值给变量 b。
3. 初始化列表 x、字典 word 和列表 y，以及计数器 j，分别用于存储文本内容、单词出现次数、排序后的单词出现次数以及输出前 b 个单词。
4. 将读取的文件内容转换为小写，并通过循环将标点符号和换行符替换为空格。
5. 将处理后的字符串通过空格分割为单词列表 a，并删除最后一个空元素。
6. 遍历单词列表 a，将每个单词作为字典 word 的键，如果该单词已经存在，则将其出现次数加 1；如果不存在，则将其添加到字典中，并将出现次数初始化为 1。
7. 将字典 word 按照单词出现次数从大到小排序，并将排序后的结果赋值给列表 y，其中每个元素为一个元组，元组中第一个元素为单词，第二个元素为出现次数。
8. 删除列表 y 中第一个元素，即空格的出现次数。
9. 将列表 y 转换为字典，并遍历字典输出前 b 个单词及其出现次数，每行输出一个单词及其出现次数。
10. 计数器 j 加 1，如果 j 等于 b，则程序退出。

需要注意的是，该程序存在一些问题，例如没有考虑到单词中包含连字符的情况，也没有考虑到单词中包含数字或其他特殊字符的情况。

相关问题

python哈姆雷特及其出现次数_实验要求: 1 、实现对 hamlet.txt 文件的读取; 2 、实现对 hamlet.txt 文件的单词抽取; 3 、实现对 hamlet.txt 文件中出现频次...

好的，我了解了你的问题。这是一个Python实验的要求，需要实现对哈姆雷特文本文件的读取，单词抽取和出现频次统计。我可以为你提供一些参考代码和思路。

首先，你需要读取文件并将其存储为字符串。可以使用Python内置的`open()`函数打开文件，然后使用`read()`方法读取文件内容。示例代码如下：

with open('hamlet.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

接下来，你需要对文本进行单词抽取。可以使用Python内置的`split()`方法将文本分割为单词列表。示例代码如下：

words = text.split()

最后，你需要统计每个单词在文本中出现的频次。可以使用Python内置的`collections`模块中的`Counter`类。示例代码如下：

from collections import Counter

word_counts = Counter(words)

现在，你可以使用`word_counts`字典来获取每个单词的出现次数。例如，要获取单词“Hamlet”的出现次数，可以使用`word_counts['Hamlet']`。

希望这些代码和思路能够帮助你完成Python实验。如果你有任何问题，请随时问我。

《哈姆雷特》是啥事毕业的一部经典悲剧作品，该作品对应的hamlet.txt，编写程序统计hamlet.txt中出现频率最高的前10个单词，并将结果用文件名"hamlet_词频统计.txt"保存，最后用词云图展示。编写程序的参考步骤如下： （1）读取hamlet.txt (2)对文本进行预处理，将文本中的字母全变为小写，然后去除标点符号等特殊符号，例如 " , ? - :\"等等 （3）将文本分词，统计单词出现的频率 （4）排除掉大多数冠词、代词、连接词等词语，例如 the and to of a be等 （5）按照单词出现的频率的降序排列，输出前10个单词机器出现的频率，将结果写入文件hamlet_词频统计.txt中 （6）用词云图展示词频。

好的，我已经明白你的问题了。下面是Python代码实现上述步骤，需要安装jieba和wordcloud库：

import jieba
import re
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud

# 读取文件hamlet.txt
with open('hamlet.txt', 'r', encoding='UTF-8') as f:
    text = f.read()

# 将文本中的字母全变为小写，然后去除标点符号等特殊符号
text = text.lower()
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)

# 分词并统计单词出现频率
words = jieba.lcut(text)
exclude_words = ['the', 'and', 'to', 'of', 'a', 'be']    # 排除掉一些常见词
words = [word for word in words if word not in exclude_words]
word_counts = Counter(words)

# 按照单词出现的频率的降序排列，输出前10个单词及出现频率
word_freqs = word_counts.most_common(10)
with open('hamlet_词频统计.txt', 'w', encoding='UTF-8') as f:
    f.write('单词\t\t频率\n')
    for word, freq in word_freqs:
        f.write(f'{word}\t\t{freq}\n')

# 用词云图展示词频
wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', width=800, height=600, background_color='white')
wordcloud.generate_from_frequencies(word_counts)
wordcloud.to_file('hamlet_词云图.png')

运行上述代码，会生成一个名为"hamlet_词频统计.txt"的文件，里面记录了出现频率最高的前10个单词及其出现次数；同时还会生成一个名为"hamlet_词云图.png"的文件，展示了单词出现频率的词云图。