背景介绍

在数据处理过程中，统计文本文件中出现的单词及其频率是常见任务。例如，用户需要分析一个文档中关键词的数量，或对项目信息进行总结。本项目将实现这一功能，并通过可视化手段将结果呈现出来，确保用户能够直观地看到统计结果。

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思路分析

1. 文件读取：使用Python的open()函数读取指定文本文件。
2. 单词统计：通过collections.Counter统计每个单词的出现次数。
3. 柱状图可视化：利用matplotlib生成柱状图，展示单词及其频率。

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代码实现

1. 文件读取与单词统计

from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt

def count_words(text_file_path):
    with open(text_file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        text = file.read().strip()
    words = Counter(text.split())
    return words

# 示例使用
text = "Hello world! This is a sample text. Welcome to the project."
file_path = "sample.txt"
word_counts = count_words(file_path)

# 输出示例
print("柱状图显示：")
for word, count in word_counts.items():
    print(f"- {word}: {count}")

2. 柱状图可视化

# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.barh([word for word in word_counts.keys()], [count for word, count in word_counts.items()], align='center', color='skyblue')
ax.set_ylabel('单词频率')
ax.set_title('文本文件单词统计与柱状图')
ax.set_xlabel('单词')
ax.set_ylim(0, 100)
ax.set_yticks(range(len(word_counts)))
ax.set_yticklabels([f"{word}" for word, count in word_counts.items()])

# 显示结果
plt.show()

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总结

本项目实现了对文本文件中单词的统计，并通过柱状图可视化结果。代码依赖本地环境运行，无需网络依赖。该实现注重数据处理与图形界面的结合，并强调了学习价值。通过独立运行代码，用户可以直观地看到统计结果，理解文本文件中关键词的分布情况。

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此项目不仅满足了技术实现的要求，还提供了学习价值，适合用于数据处理和可视化领域的学习项目。