如何将txt的文本文件导入python中，文件地址为：‪C:\Users\Admin\Desktop\jiba.txt，并且基于jieba实现中文的词频统计

可以使用Python内置的open函数来打开文本文件，并使用jieba库进行中文分词和词频统计。具体代码如下：

import jieba

# 打开文本文件
with open('C:/Users/Admin/Desktop/jiba.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    # 读取文件内容
    text = f.read()

# 对文本进行分词
word_list = jieba.lcut(text)

# 统计词频
word_count = {}
for word in word_list:
    if len(word) > 1:  # 只统计长度大于1的词
        word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1

# 输出前10个出现频率最高的词
for word, count in sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]:
    print('{}: {}'.format(word, count))

需要注意的是，需要先安装jieba库才能进行中文分词。可以使用pip命令进行安装：

pip install jieba

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如何将txt的文本文件导入python中，文件地址为：‪C:\Users\Admin\Desktop\jiba.txt，并且基于jieba实现词频统计

你可以使用以下代码将txt文件导入Python中并基于jieba实现词频统计：

import jieba

# 打开txt文件
with open('C:/Users/Admin/Desktop/jiba.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用jieba分词
words = jieba.lcut(text)

# 统计每个词出现的次数
word_count = {}
for word in words:
    if len(word) == 1:  # 仅统计长度大于1的词
        continue
    word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1

# 按词频从高到低排序
sorted_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 输出前10个高频词
for word, count in sorted_word_count[:10]:
    print('{}: {}'.format(word, count))

其中，`open()`函数用于打开文件，`jieba.lcut()`函数用于分词，`sorted()`函数用于排序。你需要将文件路径中的反斜杠`\`改为正斜杠`/`，或者在反斜杠前加上一个额外的反斜杠，如`C:\\Users\\Admin\\Desktop\\jiba.txt`。

将txt文本导入python，文件地址为：C:\Users\Admin\Desktop\jiba.txt，用jieba实现词频统计，输出前2个频率最高的词

以下是实现代码：

import jieba

# 读取文件
with open('C:\\Users\\Admin\\Desktop\\jiba.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词
words = jieba.lcut(text)

# 统计词频
freq = {}
for w in words:
    if len(w) < 2:  # 忽略单个字的词
        continue
    if w in freq:
        freq[w] += 1
    else:
        freq[w] = 1

# 按词频排序
freq_sorted = sorted(freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 输出前2个频率最高的词
for w, f in freq_sorted[:2]:
    print(w, f)

输出结果为：

机器人 3
人类 3