python输入一个正整数n,将文件中的文本读取为字符串，利用jieba库的精确模式将文本切分为字符串，将无实质意义的单字符元素和停用词文本中存在的元素去掉，统计长度大于1的每个字符串出现的频率，存储为字典类型，输出词频最高的元素为二元组的列表前n项。

好的，我会尽力解答你的问题。以下是代码实现：

import jieba
from collections import defaultdict

# 读取文本文件为字符串
with open('text.txt', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 加载停用词
stopwords = set()
with open('stopwords.txt', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        stopwords.add(line.strip())

# 利用jieba库的精确模式将文本切分为字符串
words = jieba.cut(text)

# 统计词频
word_freq = defaultdict(int)
for word in words:
    if word not in stopwords and len(word) > 1:
        word_freq[word] += 1

# 输出词频最高的前n项
top_n = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:n]
print(top_n)

其中，`text.txt` 是待处理的文本文件，`stopwords.txt` 是停用词文件，可以自己找一些现成的或者自己定义一些。`n` 是输入的正整数，表示要输出词频最高的前 n 项。

代码中使用了 `jieba` 库的精确模式进行分词，并且将长度小于等于 1 的单字符元素和停用词去掉，最后统计每个字符串出现的频率，并将结果存储为字典类型。最后，使用 `sorted` 函数按照词频从高到低排序，输出前 n 项即可。

需要注意的是，这里的词频统计方式是基于字符串，而不是基于单个字。如果需要按照单个字进行词频统计，可以将 `jieba.cut` 改为 `jieba.lcut`。