import sys import re import collections WORD_RE = re.compile(r'\w+') index = collections.defaultdict(list) with open(sys.argv[1], encoding='utf-8') as fp: for line_no, line in enumerate(fp, 1): for match in WORD_RE.finditer(line): word = match.group() column_no = match.start()+1 location = (line_no, column_no) index[word].append(location) for word in sorted(index, key=str.upper): print(word, index[word]) Traceback (most recent call last): File "C:\Users\YJanu\yuanzu.py", line 5, in <module> for line_no, line in enumerate(fp, 1): NameError: name 'fp' is not defined 报错，修改代码可以正确执行

这个错误是因为 `fp` 变量没有被正确定义，可能是因为文件名参数没有传递给脚本。你可以尝试修改代码，在脚本执行时传递文件名参数，例如：

import sys 
import re 
import collections 

WORD_RE = re.compile(r'\w+') 
index = collections.defaultdict(list) 

with open(sys.argv[1], encoding='utf-8') as fp: 
    for line_no, line in enumerate(fp, 1): 
        for match in WORD_RE.finditer(line): 
            word = match.group() 
            column_no = match.start()+1 
            location = (line_no, column_no) 
            index[word].append(location) 

for word in sorted(index, key=str.upper): 
    print(word, index[word])

在命令行中执行该脚本时，需要传递一个文件名参数，例如：

python script.py mytextfile.txt

其中 `script.py` 是你的脚本文件名，`mytextfile.txt` 是你要处理的文本文件名。

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h_list = [] t_list = [] r_list = [] self.train_kg_dict = collections.defaultdict(list) self.train_relation_dict = collections.defaultdict(list) for row in self.kg_train_data.iterrows(): h, r, t = row[1] h_list.append(h) t_list.append(t) r_list.append(r) self.train_kg_dict[h].append((t, r)) self.train_relation_dict[r].append((h, t)) self.h_list = torch.LongTensor(h_list) self.t_list = torch.LongTensor(t_list) self.r_list = torch.LongTensor(r_list)

这段代码看起来像是一个数据处理的部分，有些细节我可能看不出来，但是大致意思是将三元组（头实体，关系，尾实体）从kg_train_data中提取出来，并将它们分别存储在h_list、r_list、t_list三个列表中。同时，还将头实体h作为键，对应的值是一个包含(t, r)元组的列表train_kg_dict[h]，表示以h为头实体的所有三元组。同理，将关系r作为键，对应的值是一个包含(h, t)元组的列表train_relation_dict[r]，表示所有关系为r的三元组。最后，将h_list、t_list、r_list转化为PyTorch的张量分别存储在self.h_list、self.t_list、self.r_list中。

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。