##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

import numpy as np coding: utf-8 n = 770 #数据数量 max_val = 4000 # 最大值 min_val = 2606 # 最小值 avg_val = 3300 # 平均值 half_n = n // 2 # 计算数据数量的一半，取整 # 生成前半部分数据 descending_data = np.linspace(max_val, min_val, half_n) # 生成后半部分数据 ascending_data = np.linspace(min_val, max_val, half_n) # 合并数据 data = np.concatenate((descending_data, ascending_data)) # 添加随机噪声，使平均值达到设定值 data += np.random.normal(avg_val - np.mean(data), 100, n) # 随机打乱数据 np.random.shuffle(data) print(data)

这段代码使用了numpy库，生成了一个具有一定规律的随机数据，并添加了随机噪声。具体步骤如下：

1. 定义了数据数量n、最大值max_val、最小值min_val、平均值avg_val等参数；
2. 计算出数据数量的一半half_n；
3. 使用np.linspace()函数生成前半部分数据descending_data，该函数会生成一定数量的数据，使得数据从指定起始值逐渐变化到指定终止值；
4. 使用np.linspace()函数生成后半部分数据ascending_data，与descending_data相反，从指定终止值逐渐变化到指定起始值；
5. 使用np.concatenate()函数将descending_data和ascending_data合并成一个数据data；
6. 使用np.random.normal()函数为data添加随机噪声，使平均值达到设定值avg_val，同时保持标准差为100；
7. 使用np.random.shuffle()函数随机打乱数据data；
8. 最后输出打乱后的data。

这段代码可以用于生成一些测试数据，用于测试数据分析或机器学习模型的性能。

### 词云--【文本】 from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator ## 连接全文的词 "/".join(np.concatenate(Red_df.cutword)) ## width=1800, height=800 设置图片大小 wlred = WordCloud(font_path=r"C:/Windows/Fonts/STFANGSO.TTF", margin=2, width=800,height=200 ).generate("/".join(np.concatenate(Red_df.cutword))) plt.imshow(wlred) plt.axis("off") plt.show()

这段代码的作用是生成一个红色主题的词云图，具体解释如下：

1. 导入WordCloud和ImageColorGenerator模块，用于生成词云图和设置图片颜色。

2. 利用numpy模块中的concatenate函数将Red_df数据框中的分词结果合并为一个字符串，用"/"分隔每个单词。

3. 利用WordCloud函数生成一个词云图对象，其中设置字体路径为"C:/Windows/Fonts/STFANGSO.TTF"，边缘宽度为2，图片大小为800x200，生成的词云图对象命名为wlred。

4. 利用imshow函数显示词云图，利用axis函数关闭坐标轴显示。

5. 利用show函数显示生成的词云图。