请上传程序文件。 读取”三国人名汇总.txt”中的人物名字，读取“三国演义.txt”的全部内容，先统计所有人物的名字在书本中出现的次数，并对出现次数超过100次的人物绘制一个柱状图，如下图所示。（数据文件下载链接：https://pan.baidu.com/s/1b81lMIx3In-V64vs7bsHkw (Links to an external site.)，提取码：jg41），请以python程序解决这个问题

好的，以下是Python程序代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取人名汇总文件
with open("三国人名汇总.txt", encoding="utf-8") as f:
    names = f.read().splitlines()

# 读取三国演义文件
with open("三国演义.txt", encoding="utf-8") as f:
    content = f.read()

# 统计人物出现次数
count = {name: content.count(name) for name in names}

# 绘制柱状图
x = [name for name in count if count[name] > 100]
y = [count[name] for name in x]
plt.bar(x, y)
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel("人物名字")
plt.ylabel("出现次数")
plt.title("三国演义人物出现次数柱状图")
plt.show()

说明：首先读取两个文件，分别为人名汇总文件和三国演义文件，然后统计人物出现次数，最后筛选出现次数超过100次的人物绘制柱状图。

相关问题

#请上传程序文件。 #读取”三国人名汇总.txt”中的人物名字，读取“三国演义.txt”的全部内容 #先统计所有人物的名字在书本中出现的次数 #并对出现次数超过100次的人物绘制一个柱状图

很抱歉，我无法上传程序文件。但是我可以提供一份Python代码来完成你的要求：

import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import Counter

# 读取人名列表
with open('三国人名汇总.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    names = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 读取三国演义内容
with open('三国演义.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

# 使用jieba分词对内容进行处理
words = list(jieba.cut(content))

# 统计人名出现的次数
name_counts = Counter()
for word in words:
    if word in names:
        name_counts[word] += 1

# 绘制柱状图
top_names = []
name_counts = name_counts.most_common()
for name, count in name_counts:
    if count > 100:
        top_names.append(name)
        plt.bar(name, count)

plt.xticks(rotation=90)
plt.title('Top Characters in Three Kingdoms')
plt.xlabel('Name')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

请确保在运行代码前已经安装了jieba和matplotlib库。该代码会读取当前目录下的“三国人名汇总.txt”和“三国演义.txt”文件，统计人名出现的次数，并绘制出现次数超过100的人物的柱状图。

使用python读取本地文件"三国演义.txt"，并统计出《三国演义》排名前十五的人物以及其出现的次数。使用词云展示出现的人物。

要使用Python读取本地文件“三国演义.txt”，并统计人物及其出现次数，然后制作词云图，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要安装必要的库，如`jieba`用于分词，`collections`用于计数，以及`wordcloud`用于生成词云。你可以通过命令行输入以下命令安装它们：

   pip install jieba collections wordcloud pillow

2. 然后，你可以使用下面的代码段读取文件、分词，并统计人物名称：

import jieba
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文本文件
with open('三国演义.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    content = file.read()

# 分词
tokens = jieba.lcut(content)

# 提取人名，这里假设人名以"（”开头，以“）”结束，实际需要调整
names = [token for token in tokens if '(' in token and ')' in token]

# 统计词频
name_counts = Counter(names)

# 取出频率最高的前15个人物及频率
top_15_names = name_counts.most_common(15)

3. 接下来，创建词云图：

# 设置词云样式
def generate_wordcloud(data, width=800, height=600):
    wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', width=width, height=height).generate_from_frequencies(data)
    
    # 显示词云
    plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
    plt.axis("off")
    plt.show()

# 生成词云
generate_wordcloud({name[0]: name[1] for name in top_15_names})

在这个过程中，我们假设人名是以括号包围的形式出现的。如果实际情况复杂，比如有多种表示人物的方式（如绰号、官职等），你可能需要进一步清洗和处理数据。