要使用Python统计中文高频词，可以按照以下步骤进行：

安装必要的库

安装Python（如果尚未安装）。

安装第三方库，包括`jieba`和`matplotlib`（用于绘图）。

```bash

pip install jieba matplotlib

```

准备文本数据

准备一个中文文本文件，例如`chinese_text.txt`。

读取文本文件

使用Python的内置函数`open（）`读取文本文件，并将其内容存储到一个变量中。

```python

with open('chinese_text.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:

text = file.read()

```

文本分词

利用`jieba`库对文本进行分词处理，得到词语列表。

```python

import jieba

words = jieba.lcut(text)

```

统计词频

使用`collections.Counter`类统计词语出现的频率，并取出出现频率最高的前N个词。

```python

from collections import Counter

word_count = Counter(words)

most_common_words = word_count.most_common(10) 获取出现频率最高的前10个词

```

输出结果

打印或可视化词频统计结果。

```python

for word, count in most_common_words:

print(f"{word}: {count}次")

```

```python

import jieba

from collections import Counter

import matplotlib.pyplot as plt

import re

读取文本文件

with open('chinese_text.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:

text = file.read()

清洗文本，去除标点符号

clean_text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)

使用jieba分词

words = jieba.lcut(clean_text)

统计词频

word_count = Counter(words)

打印出现次数最多的5个词

print("最常见的词语:")

for word, count in word_count.most_common(5):

print(f"{word}: {count}次")

可视化词频统计结果

plt.bar(word_count.keys(), word_count.values())

plt.xlabel('词语')

plt.ylabel('词频')

plt.title('中文高频词统计')

plt.show()

```

建议

自定义词典：如果需要更精确的词频统计，可以加载自定义词典，例如使用`jieba.load_userdict（'user_dict.txt'）`。

处理特殊字符：在分词前，可以使用正则表达式去除特殊字符，以提高分词的准确性。

可视化：使用`matplotlib`库将词频统计结果可视化，便于查看和分析。