代码分享统计词频并绘制统计图代码及解析这段代码使用nltk和matplotlib库实现了词频统计和可视化功能。
下面是每行代码的含义：1. `from nltk import FreqDist`：从nltk库中导入FreqDist类，用于计算词频。
2. `from matplotlib import rcParams`：从matplotlib库中导入rcParams模块，用于设置图表参数。
3. `rcParams["font.family"] = "SimHei"`：设置图表中的字体为SimHei，用于支持中文显示。
4. `rcParams["font.size"] = 8`：设置图表中的字体大小为8。
5. `words = ["你好", "你好", "我好", "我还有"]`：定义一个名为words的列表变量，存储了一些词语。
6. `freq = FreqDist(words)`：使用FreqDist类对words列表中的词语进行词频统计，并将结果赋值给freq变量。
7. `print(freq.most_common(1))`：打印输出词频最高的词语及其出现次数，结果为[('你好', 2)]。
8. `print(freq.freq("你好"))`：打印输出词语"你好"的频率，结果为0.5。
9. `print(freq["你好"])`：打印输出词语"你好"的出现次数，结果为2。
10. `freq.tabulate()`：打印输出词频的分布表。
11. `freq.plot()`：绘制词频的分布图。
总结：该代码使用nltk的FreqDist类对给定的词语列表进行词频统计，并提供了打印输出词频结果、绘制词频分布图等功能。
通过设置合适的参数，实现了绘制中文图表的功能。
请注意，为了正确显示中文，你需要确保已经安装了matplotlib库和对应的字体文件，并且已经设置了正确的字体路径。
另外，你需要提供一个真实的词语列表来替代示例中的words变量。
参考书藉：Python语言数据分析 管新潮 著特别说明：本文仅供学习交流，如有不妥欢迎后台联系小编。
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原文作者：吴志雄推文编辑：吴志雄