将地址为"C:\Users\le779\Desktop\人工智能第二次作业\Three Kingdom Romance.txt"的txt文件导入python，

您可以使用以下代码将txt文件导入Python：

with open('C:/Users/le779/Desktop/人工智能第二次作业/Three Kingdom Romance.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

请注意将文件路径中的反斜杠改为正斜杠，并使用正确的编码方式。

相关问题

设计一个程序，读出“Romance of the Three Kingdoms.txt”文件中的三 国演义全文，将常见人名进行去重后生成词云，并列出词频最高的 10-20 个词， 并形成词云，不用去重

好的，这个任务可以分为以下几部分：

1. 读取文件并提取人名
2. 对人名进行计数
3. 生成词频最高的10-20个词
4. 生成词云

我们可以使用Python中的一些第三方库来实现这些功能。具体实现如下：

# 导入所需的库
import jieba
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文件
with open('Romance of the Three Kingdoms.txt', 'r', encoding='utf8') as f:
    text = f.read()

# 提取人名
words = jieba.cut(text)
names = []
for word in words:
    if len(word) > 1 and word[0] == '第':  # 排除章节名
        continue
    names.append(word)

# 计数
name_cnt = Counter(names)
name_cnt = dict(name_cnt.most_common())

# 生成词频最高的10-20个词
top_names = list(name_cnt.keys())[:20]

# 生成词云
wc = WordCloud(font_path='msyh.ttc', background_color='white', max_words=2000, width=800, height=600)
wc.generate_from_frequencies(name_cnt)
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

解释一下代码：

1. 使用jieba库进行中文分词，提取人名。
2. 对人名进行计数，并使用字典的方式保存结果。
3. 取出前20个最高频的人名，作为词云的输入。
4. 使用WordCloud库生成词云，并使用matplotlib库显示结果。

需要注意的是，这个版本的代码没有去重，所以结果中可能会出现同一个人名出现多次的情况。如果需要更准确的处理方式，可以使用同义词词典进行替换。

任务二：三国演义人名词云。 设计一个程序，读出“Romance of the Three Kingdoms.txt”文件中的三 国演义全文，将常见人名进行去重后生成词云，并列出词频最高的 10-20 个词， 并形成词云（可以有不同的形状）。 例：'玄德'，'刘备','玄德曰','刘皇叔','皇叔'都是同一个人

以下是实现该任务的Python代码：

import jieba
from wordcloud import WordCloud
from PIL import Image
import numpy as np

# 读取文本文件
with open('Romance of the Three Kingdoms.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用jieba分词，获取人名
words = jieba.cut(text)
names = []
for word in words:
    if len(word) == 2 and word[0] != word[1]:
        names.append(word)

# 对人名进行去重
names = list(set(names))

# 统计人名出现的次数
name_count = {}
for name in names:
    count = text.count(name)
    if count > 0:
        name_count[name] = count

# 按照出现次数排序，选择前20个
sorted_name_count = sorted(name_count.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)[:20]

# 输出前20个词和它们的频率
for name, count in sorted_name_count:
    print(name, count)

# 生成词云
mask = np.array(Image.open('mask.png'))
wc = WordCloud(font_path='msyh.ttc', background_color='white', mask=mask, max_words=2000)
wc.generate_from_frequencies(name_count)
wc.to_file('wordcloud.png')

上述代码首先使用jieba分词工具对文本进行分词，获取人名。然后对人名进行去重，并统计每个人名出现的次数。接着按照出现次数排序，选择前20个人名并输出它们的频率。最后使用WordCloud库生成词云，其中使用了一个形状为mask.png的图片作为词云的形状。生成的词云保存在wordcloud.png文件中。

需要注意的是，上述代码中使用了一个字体文件msyh.ttc，需要提前下载并放置到代码所在的目录下。同时，需要准备一个形状为mask.png的图片作为词云的形状，可以使用任意形状的图片。