Python实现英语文章词频统计与GUI展示

"这篇资源是关于使用Python进行单词统计的，通过GUI界面展示文章中的词频。" 在Python编程中，统计英文文章的词频是一项常见的任务，这通常涉及到文本处理和数据分析。在这个例子中，代码首先打开一个名为`english.txt`的文件，然后读取其中的内容。使用`open()`函数并指定`'r'`模式来读取文件，确保在读取文件后调用`close()`方法关闭文件以释放系统资源。 在读取文件内容后，将所有文本转换为小写，这是为了避免大小写差异影响词频统计。接下来，创建一个列表`need_removing`，包含了需要移除的标点符号，如句号、逗号等。这些标点符号在统计词频时通常是无意义的。使用一个循环遍历这个列表，逐个从文本中移除这些字符。 移除标点符号后，将处理过的文本字符串再次拆分为单词列表，这里使用了`split()`方法。然后，计算列表中单词的数量，即文章中的总单词数。为了进一步统计每个单词出现的次数，可以创建一个空字典`word_dict`来存储单词及其出现次数。 接下来的代码中，`word_change_1`变量似乎是为了保存原始的单词列表，但未在后续代码中使用，可能是一个未完成的功能或示例。为了得到词频统计，应遍历单词列表，对每个单词进行计数，并更新到`word_dict`中。如果单词已经存在于字典中，则增加其计数值；如果不存在，则将其添加到字典中并初始化计数值为1。 最后，为了展示结果，通常会使用图形用户界面（GUI）库，如Tkinter或PyQt，将统计结果以可视化的形式展示出来。这可能包括显示最常见的单词、单词出现的频率图表等。然而，在提供的代码中并未包含创建GUI的部分，这部分需要额外的代码实现。 总结起来，这个资源介绍了如何使用Python处理文本，去除无用字符，统计单词数量，并准备进行词频分析。为了完整实现这个功能，还需要添加处理单词计数的代码，并结合GUI库来展示结果。对于初学者来说，这是一个很好的学习Python文本处理和数据统计的实例。