### 统计《西游记》中“哪吒”在每章出场次数并绘制折线图 要实现这一目标，可以按照以下方法完成： #### 1. 数据准备 假设已经有一个文本文件 `xiyouji.txt`，其中包含了完整的《西游记》内容，并且每一章节的内容之间有明显的分隔符（例如 “第X回” 或者其他标志性的文字）。如果原始文本未经过处理，则需要先对其进行预处理。 #### 2. 实现逻辑 以下是具体的 Python 脚本实现过程： ```python import re import matplotlib.pyplot as plt def count_word_in_chapters(file_path, word_to_count): """ 统计指定单词在每个章节中的出现次数。 参数: file_path (str): 输入的文本文件路径。 word_to_count (str): 需要统计的单词。 返回: chapter_counts (dict): 各章节及其对应的词频字典。 """ with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() # 使用正则表达式提取章节号和对应内容 chapters = re.split(r'第\d+回', text)[1:] # 假设章节由“第XX回”分隔 chapter_counts = {} for idx, chapter in enumerate(chapters, start=1): # 计算该章节中关键词的出现次数 count = len(re.findall(word_to_count, chapter)) chapter_counts[idx] = count return chapter_counts def plot_word_frequency(chapter_counts, word_to_count): """ 绘制关键词频率分布的折线图。 参数: chapter_counts (dict): 各章节及其对应的词频字典。 word_to_count (str): 需要统计的单词。 """ chapters = list(chapter_counts.keys()) counts = list(chapter_counts.values()) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(chapters, counts, marker='o', linestyle='-', color='b') plt.title(f"'{word_to_count}' 出场次数随章节变化", fontsize=16) plt.xlabel("章节编号", fontsize=14) plt.ylabel("出现次数", fontsize=14) plt.grid(True) # 设置 x 轴刻度间隔为 5 的倍数以便于观察 ax = plt.gca() ax.xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(5)) plt.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": file_path = "xiyouji.txt" # 替换为实际文件路径 word_to_count = "哪吒" chapter_counts = count_word_in_chapters(file_path, word_to_count) # 统计词频 plot_word_frequency(chapter_counts, word_to_count) # 绘制图表 ``` #### 3. 关键点说明 - **正则表达式**用于分割章节。这里假定章节标题以“第X回”开头[^1]。如果有不同的分隔方式，需调整正则表达式的模式。 - **re.findall** 方法用来查找某个单词在整个章节内的所有匹配项[^2]。 - Matplotlib 提供了灵活的绘图功能，通过设置网格、标记样式以及坐标轴标签等方式增强可视化效果[^3]。 --- ###