《红楼梦》金陵十二钗三册人物在各章出现频次如何用Python分册可视化？

为了完成这个任务，你需要按照以下步骤操作： 1. **数据预处理**：首先，你需要读取文本文件 `hongloumeng.txt`，这通常通过Python内置的`open()`函数以及`read()`方法实现。然后，你可以使用字符串操作或正则表达式分割文本，提取出人物名称和章节信息。 ```python with open('hongloumeng.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() # 分割文本，提取人物名和章节 people_chapters = [(match.group(1), match.group(0)) for match in re.finditer(r'(\w+):(.*)', text)] ``` 2. **统计频次**：对提取的数据进行分组，统计每个人物在各个章节出现的次数。可以创建一个字典，键是人物姓名，值是一个字典存储每章的频次。 ```python from collections import defaultdict def count_occurrences(data): occurrences = defaultdict(lambda: {'正册': defaultdict(int), '副册': defaultdict(int), '又副册': defaultdict(int)}) for person, chapter in data: occurrences[person][chapter.split(':')[0]]['正册'] += 1 # 同理，处理副册和又副册 return occurrences character_freq = count_occurrences(people_chapters) ``` 3. **绘图**：使用`matplotlib`库，可以创建三个图表，分别对应正册、副册和又副册的频次分布。创建`plt.figure`，设置子图，然后用`plot()`函数画出折线图。 ```python import matplotlib.pyplot as plt fig, axs = plt.subplots(nrows=3, sharex=True) for i, (title, ax) in enumerate(axs): ax.set_title(title) for person, freq_data in character_freq.items(): ax.plot(freq_data[f'{title}'], label=person) axs[0].set_ylabel('出现频次') axs[-1].set_xlabel('章节') handles, labels = axs[0].get_legend_handles_labels() fig.legend(handles, labels, loc='upper center') plt.show() ```

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

下一篇 Python里怎么把JSON数据变回字典或列表？