文章選擇：
中文詞頻統計選擇了郭敬明的小說《悲傷逆流成河》。
中文詞頻統計：
1. 下載下傳一長篇中文小說。
2. 從檔案讀取待分析文本。
3. 安裝并使用jieba進行中文分詞。
pip install jieba
import jieba
ljieba.lcut(text)
4. 更新詞庫，加入所分析對象的專業詞彙。
jieba.add_word('天罡北鬥陣') #逐個添加
jieba.load_userdict(word_dict) #詞庫文本檔案
參考詞庫下載下傳位址：https://pinyin.sogou.com/dict/
轉換代碼：scel_to_text
5. 生成詞頻統計
6. 排序
7. 排除文法型詞彙，代詞、冠詞、連詞等停用詞。
stops
8. 輸出詞頻最大TOP20，把結果存放到檔案裡
9. 生成詞雲。
# -*- coding: utf-8 -*-"""
from wordcloud
import WordCloudimport matplotlib.pyplot as plt
import jieba
article = open('hlm.txt',encoding='UTF-8').read()
dele = {'。','！','？','】','“','”','（','）',' ','》','《','，'}
jieba.add_word('悲傷')
words = list(jieba.cut(article))
articleDict = {}
articleSet = set(words)-dele
for w in articleSet:
if len(w)>1:
articleDict[w] = words.count(w)
articlelist = sorted(articleDict.items(),key = lambda x:x[1], reverse = True)
cut_text = " ".join(words)
'print(cut_hlm)'
mywc = WordCloud().generate(cut_hlm)
plt.imshow(mywc)plt.axis("off")
plt.show()
'''
for i in range(20):
print(articlelist[i])
import pandas as pd
pd.DataFrame(data=articlelist).to_csv('test.csv',encoding='UTF-8')
'''
文章截圖： 
高頻詞排序并生成詞雲：
