##连接list words=np.concatenate(Red_df.cutword) ##统计词频 word_df= pd.DataFrame({"Word":words}) word_stat=word_df.groupby(by=["Word"]).size().reset_index(name="number") word_stat=word_stat.reset_index().sort_values(by="number",ascending=False) word_stat["wordlen"]=word_stat.Word.apply(len) word_stat #去除长度大于5的词 print(np.where(word_stat.Word.apply(len)<5)) word_stat=word_stat.loc[word_stat.Word.apply(len)<5,:] word_stat=word_stat.sort_values(by="number",ascending=False) word_stat

这段代码看起来像是在对一个列表中的词进行词频统计，并且筛选出长度小于5的词。具体的操作包括：

1. 将一个名为`words`的列表中的所有词进行连接，得到一个大字符串。
2. 将这个大字符串转换为一个DataFrame对象，其中每个词作为一行。
3. 对这个DataFrame按照词进行分组，并统计每个词出现的次数。
4. 添加一列`wordlen`，表示每个词的长度。
5. 筛选出长度小于5的词，并按照出现次数进行降序排序。

请注意，这段代码并没有输出任何结果，只是对数据进行了处理。如果需要查看结果，需要在代码末尾添加输出语句。

相关问题

seq_list = np.concatenate(seq_list, axis=0)

这行代码将一个列表 seq_list 中的所有数组沿着第0个轴（行）进行拼接，最终生成一个新的一维数组。这里使用了 NumPy 库中的 np.concatenate 函数，其返回值就是拼接后的新数组。

例如，假设 seq_list 是一个包含三个一维数组的列表：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.array([7, 8, 9])

seq_list = [a, b, c]

那么，使用 np.concatenate(seq_list, axis=0) 将这三个数组沿着第0个轴进行拼接：

result = np.concatenate(seq_list, axis=0)

print(result)  # [1 2 3 4 5 6 7 8 9]

这里的 result 就是拼接后的新数组，其内容为 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]。

input_data = np.concatenate(data_list, axis=3)

`np.concatenate()`函数用于沿着指定轴连接数组。在numpy中，当你设置`axis=3`时，它会沿数组的第三个维度（如果存在）来拼接数据。

假设你有一个二维数组`data_list`，每个元素都是多维数组，其中至少有一个维度为3（如图像数据可能有三个通道，即RGB），那么`np.concatenate(data_list, axis=3)`的作用是将这些数组的第三个维度上的元素纵向堆叠在一起，形成一个新的数组，其长度等于原来数组的数量，宽度和高度保持不变，但深度增大了。

例如，如果你有两个3D数组`data1`和`data2`，它们都有相同的形状`(height, width, channel)`：

data1 = np.random.rand(10, 10, 3)
data2 = np.random.rand(10, 10, 3)

# 使用axis=3拼接
combined_data = np.concatenate([data1, data2], axis=3)

现在`combined_data`的形状将是`(10, 10, 6)`，其中6代表原来的两个数组各自3个通道的总和。