使用Python相关技术实现对一本中文小说（自选）进行词频分析，字数不低于10万字，显示小说中出现率前50的中文词组，并用图表展示。

将此题分为两个步骤：

找出高频词汇

首先我们需要使用python中的jieba库；目前最好的 Python 中文分词组件，它主要有以下 3 种特性：

支持 3 种分词模式：精确模式、全模式、搜索引擎模式
支持繁体分词
支持自定义词典

具体案例：https://www.jianshu.com/p/883c2171cdb5
安装：
使用管理员身份打开CMD：输入pip install jieba下载成功后打开pyCharm->File->Settings->Project Interpreter，如果Package中没有jieba，点击右边的“+”号添加即可。
在这里插入图片描述
读取文本文件，我们在第十章学到过：with open(file) as name：** = name.read()，这里同样使用。不过我们需要加上编码格式encoding=“utf-8”。

with open("D:\\Python\\projects\\python_01\\files\\JourneytotheWest.txt", encoding="gb18030") as file:
    contents = file.read()

接着我们使用jieba中的方法lcut对文本进行精确分词：导入jieba库

import jieba
# 使用jieba中的方法lcut对文本进行精确分词
words = jieba.lcut(contents)

再自定义一个存储词语及其出现次数的容器，最后遍历。需要注意的是我们要排除单个字。

# 存储词语及其出现的次数
counts = {}
for word in words:
    # 单个字排除
    if len(word) == 1:
        continue
    else:
        counts[word] = counts.get(word, 0) + 1

将键值对转换成list列表，且按照降序的排序顺序。

items = list(counts.items())
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)这个语句中的sort函数用于对原列表就行排序，如果指定参数，则使用比较函数指定的比较函数。reverse=True是降序的意思，反之False为升序。这里的难点是key=lambda x: x[1]，这个lambda是一个隐函数，后面的x: x可以自定义两个一样的字母，[0]按照第一维排序，[1]按照第二维排序，[2]按照第三维排序。我们这里排序是根据该词语出现的次数进行排序，我们输出的结果格式是（word，count），count就是次数。

打印输出词频为前50的词语：

for i in range(50):
    word, count = items[i]
    txt = "{0:<5}{1:>5}".format(word, count)
    print(txt)

txt = ("{0:<5}{1:>5}".format(word, count))这个是format方法的格式控制。比如："{0}{1}".format(name,jack)，这里大括号里的数字表示的是位置，也就是0对应的name,1对应的jack。同理，题中0对应的是word，1对应的是count。其次，冒号是引导符，后面跟的是格式控制方法。<表示左对齐，>表示右对齐，数字表示宽度。同理，题中<10表示左对齐，并占10个位置，>5表示右对齐，占5个位置。运行后报错：UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xa1 in position 0——这是Python 编码中编码解码的问题，我这个错误就是‘utf-8’不能解码位置0的那个字节（0xa1），也就是这个字节超出了utf-8的表示范围了，我们这里将前面打开文本文件语句中的encoding="utf-8"换成encoding="gb18030"即可。
结果：
在这里插入图片描述
最后就是绘图。我们结合第十七章练习完成。练习中是从一个json文件中获取，那么我们可不可以直接使用上一步生成的数据来生成图表呢？练习中我们从json文件中通过遍历取的的值作为图表的参数，这里我们直接省去了json文件遍历，直接使用数据作为图表的参数。

定义储存词汇和次数的空数组，并且在将具体的数据append到空数组中：

names, dicts = [], []
for i in range(50):
    word, count = items[i]
    txt = "{0:<5}{1:>5}".format(word, count)
    # print(txt)
    names.append(word)
    dicts.append(count)

可视化

my_style = LS('#333366', base_style=LCS)
    chart = pygal.Bar(style=my_style, x_label_rotation=45, show_legend=False)
    chart.title = '《西游记》文章中出现率前50的中文词组（2字）'
    chart.x_labels = names
    chart.add('', dicts)

最后在生成图表（svg）：

chart.render_to_file('111.svg')

在这里插入图片描述
全部代码：

import jieba
import pygal
from pygal.style import LightColorizedStyle as LCS, LightenStyle as LS

with open("D:\\Python\\projects\\python_01\\files\\JourneytotheWest.txt", encoding="gb18030") as file:
    contents = file.read()
# 使用jieba中的方法lcut对文本进行精确分词
words = jieba.lcut(contents)
# 存储词语及其出现的次数
counts = {}
for word in words:
    # 单个字排除
    if len(word) == 1:
        continue
    else:
        counts[word] = counts.get(word, 0) + 1

# 将键值对转换成list列表
items = list(counts.items())
# reverse=True降序
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
names, dicts = [], []
for i in range(50):
    word, count = items[i]
    txt = "{0:<5}{1:>5}".format(word, count)
    # print(txt)
    names.append(word)
    dicts.append(count)
    # 可视化
    my_style = LS('#333366', base_style=LCS)
    chart = pygal.Bar(style=my_style, x_label_rotation=45, show_legend=False)
    chart.title = '《西游记》文章中出现率前50的中文词组（2字）'
    chart.x_labels = names
    chart.add('', dicts)
chart.render_to_file('111.svg')

PS:上文提到的”第十章“”第十七章“均来自图书《Python编程：从入门到实践》。
西游记.txt获取：https://gitee.com/desiy/python_01/blob/master/files/JourneytotheWest.txt