作業(yè)1

評(píng)價(jià)鏈接

1.http://www.rzrgm.cn/kaka123456/p/12442520.html

2.http://www.rzrgm.cn/limin123/p/12455500.html

3.http://www.rzrgm.cn/wanghuiru/p/12460279.html

4.http://www.rzrgm.cn/zxy123456/p/12449427.html

5.http://www.rzrgm.cn/wanghuiru/p/12397287.html

6.http://www.rzrgm.cn/zxy123456/p/12366171.html

7.http://www.rzrgm.cn/limin123/p/12377468.html

8.http://www.rzrgm.cn/liziye/p/12372753.html

總體看法

通過(guò)對(duì)其他同學(xué)代碼的評(píng)價(jià)以及看完其他同學(xué)對(duì)自己代碼的評(píng)價(jià)之后，覺(jué)得自己寫的有很多的不足之處，比如說(shuō)有的代碼未按老師要求實(shí)現(xiàn)具體的功能，也沒(méi)有用markdown編輯器將其框起來(lái)，顯得非常的亂，可讀性不是很好，以后要改正這些方面的缺點(diǎn)，使自己的代碼更加規(guī)范。

作業(yè)2 結(jié)對(duì)編程

具體要求

1.實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單而完整的軟件工具（中文文本文件人物統(tǒng)計(jì)程序）：針對(duì)小說(shuō)《紅樓夢(mèng)》要求能分析得出各個(gè)人物在每一個(gè)章回中各自出現(xiàn)的次數(shù)，將這些統(tǒng)計(jì)結(jié)果能寫入到一個(gè)csv格式的文件。
2.進(jìn)行單元測(cè)試、回歸測(cè)試、效能測(cè)試，在實(shí)現(xiàn)上述程序的過(guò)程中使用相關(guān)的工具。
進(jìn)行個(gè)人軟件過(guò)程（PSP）的實(shí)踐，逐步記錄自己在每個(gè)軟件工程環(huán)節(jié)花費(fèi)的時(shí)間。
使用源代碼管理系統(tǒng) (GitHub, Gitee， Coding.net, 等)；
3.針對(duì)上述形成的軟件程序，對(duì)于新的文本小說(shuō)《水滸傳》分析各個(gè)章節(jié)人物出現(xiàn)次數(shù)，來(lái)考察代碼。
4.將上述程序開發(fā)結(jié)對(duì)編程過(guò)程記錄到新的博客中，尤其是需要通過(guò)各種形式展現(xiàn)結(jié)對(duì)編程過(guò)程，并將程序獲得的《紅樓夢(mèng)》與《水滸傳》各個(gè)章節(jié)人物出現(xiàn)次數(shù)與全本人物出現(xiàn)總次數(shù)，通過(guò)柱狀圖、餅圖、表格等形式展現(xiàn)。

運(yùn)行界面

《紅樓夢(mèng)》人物出場(chǎng)次數(shù)統(tǒng)計(jì)

csv格式輸出統(tǒng)計(jì)

運(yùn)行界面

《水滸傳》人物出場(chǎng)次數(shù)統(tǒng)計(jì)

csv格式輸出統(tǒng)計(jì)

各個(gè)模塊安裝界面

實(shí)驗(yàn)總結(jié)

本次實(shí)驗(yàn)因?yàn)閷W(xué)過(guò)的c++語(yǔ)言和Java語(yǔ)言無(wú)法高效率的統(tǒng)計(jì)中文出現(xiàn)字?jǐn)?shù)，所以我轉(zhuǎn)而進(jìn)行了Python的下載和使用，但是一開始遇到了很多的問(wèn)題，比如說(shuō)缺少各種模塊，導(dǎo)致結(jié)果運(yùn)行不出來(lái)，最后在百度以及同學(xué)的幫助下順利實(shí)現(xiàn)了這個(gè)代碼。對(duì)于兩人結(jié)對(duì)編程而言，剛開始還不太習(xí)慣，但是慢慢地到了后來(lái)各自分工明確，效率也逐漸提高了。
未解決的問(wèn)題：因?yàn)閯傞_始學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言，還未真正的學(xué)懂，所以也沒(méi)有實(shí)現(xiàn)分章節(jié)統(tǒng)計(jì)《紅樓夢(mèng)》和《水滸傳》里人物出場(chǎng)的次數(shù)，以后還會(huì)陸續(xù)改進(jìn)。

附錄

# coding=utf-8
import jieba
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
class HlmNameCount():
# 此函數(shù)用于繪制條形圖
    def showNameBar(self,name_list_sort,name_list_count):
        #條形數(shù)量
        x = np.arange(len(name_list_sort))
        #此語(yǔ)句用來(lái)處理中文亂碼
        plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
        #繪制條形圖
        bars = plt.bar(x,name_list_count)
        #給每個(gè)條形起名
        plt.xticks(x,name_list_sort)
        #顯示條形具體的數(shù)量
        i = 0
        for bar in bars:
            plt.text((bar.get_x() + bar.get_width() / 2), bar.get_height(), '%d' % name_list_count[i], ha='center', va='bottom')
            i += 1
        #畫圖
        plt.show()

 # 此函數(shù)用于繪制餅狀圖  
    def showNamePie(self, name_list_sort, name_list_fracs):
        #此語(yǔ)句用來(lái)處理中文亂碼
        plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
        # 繪制餅狀圖
        plt.pie(name_list_fracs, labels=name_list_sort, autopct='%1.2f%%', shadow=True)
        #畫圖
        plt.show()

    def getNameTimesSort(self,name_list,txt_path):
       # 將所有人名臨時(shí)添加到j(luò)ieba所用字典，以使jieba能識(shí)別所有人名
        for k in name_list:
            jieba.add_word(k)
       # 打開并讀取txt文件
        file_obj = open(txt_path, 'rb').read()
       # jieba分詞
        jieba_cut = jieba.cut(file_obj)
       # Counter重新組裝以方便讀取
        book_counter = Counter(jieba_cut)
       # 人名列表，因?yàn)橐幚眸P姐所以不直接用name_lis
        name_dict ={}
        # 人名出現(xiàn)的總次數(shù)，用于后邊計(jì)算百分比
        name_total_count = 0
        for k in name_list:
            if k == '熙鳳':
                # 將熙鳳出現(xiàn)的次數(shù)合并到鳳姐
                name_dict['鳳姐'] += book_counter[k]
            else:
                name_dict[k] = book_counter[k]
            name_total_count += book_counter[k]
        # Counter重新組裝以使用most_common排序
        name_counter = Counter(name_dict)
        # 按出現(xiàn)次數(shù)排序后的人名列表
        name_list_sort = []
        name_list_fracs = []
        name_list_count = []
        for k,v in name_counter.most_common():
            name_list_sort.append(k)
            name_list_fracs.append(round(v/name_total_count,2)*100)
            name_list_count.append(v)
            # print(k+':'+str(v))
        # 繪制條形圖
        self.showNameBar(name_list_sort, name_list_count)
        # 繪制條形圖
        self.showNamePie(name_list_sort,name_list_fracs)
        

if __name__ == '__main__':
    # 參與統(tǒng)計(jì)的人名列表
    name_list = ['寶玉', '黛玉', '寶釵', '元春', '探春', '湘云', '妙玉', '迎春', '惜春', '鳳姐', '熙鳳', '巧姐', '李紈', '可卿', '賈母', '賈珍', '賈蓉', '賈赦', '賈政', '王夫人', '賈璉', '薛蟠', '香菱', '寶琴', '襲人', '晴雯', '平兒', '紫鵑', '鶯兒']
    # 紅樓夢(mèng)txt文件所在路徑    
    txt_path = 'F:\紅樓夢(mèng).txt'
    hnc = HlmNameCount()
    hnc.getNameTimesSort(name_list,txt_path)

# coding=utf-8
import jieba
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


class HlmNameCount():
    # 此函數(shù)用于繪制條形圖
    def showNameBar(self,name_list_sort,name_list_count):
        # x代表?xiàng)l形數(shù)量
        x = np.arange(len(name_list_sort))
        # 處理中文亂碼
        plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
        # 繪制條形圖，bars相當(dāng)于句柄
        bars = plt.bar(x,name_list_count)
        # 給各條形打上標(biāo)簽
        plt.xticks(x,name_list_sort)
        # 顯示各條形具體數(shù)量
        i = 0
        for bar in bars:
            plt.text((bar.get_x() + bar.get_width() / 2), bar.get_height(), '%d' % name_list_count[i], ha='center', va='bottom')
            i += 1
        # 顯示圖形
        plt.show()

    # 此函數(shù)用于繪制餅狀圖
    def showNamePie(self, name_list_sort, name_list_fracs):
        # 處理中文亂碼
        plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
        # 繪制餅狀圖
        plt.pie(name_list_fracs, labels=name_list_sort, autopct='%1.2f%%', shadow=True)
        # 顯示圖形
        plt.show()

    def getNameTimesSort(self,name_list,txt_path):
        # 將所有人名臨時(shí)添加到j(luò)ieba所用字典，以使jieba能識(shí)別所有人名
        for k in name_list:
            jieba.add_word(k)
        # 打開并讀取txt文件
        file_obj = open(txt_path, 'rb').read()
        # jieba分詞
        jieba_cut = jieba.cut(file_obj)
        # Counter重新組裝以方便讀取
        book_counter = Counter(jieba_cut)
        # 人名列表，因?yàn)橐幚砝铄铀圆恢苯佑胣ame_list
        name_dict ={}
        # 人名出現(xiàn)的總次數(shù)，用于后邊計(jì)算百分比
        name_total_count = 0
        for k in name_list:
            if k == '黑旋風(fēng)':
                # 將黑旋風(fēng)出現(xiàn)的次數(shù)合并到李逵
                name_dict['李逵'] += book_counter[k]
            else:
                name_dict[k] = book_counter[k]
            name_total_count += book_counter[k]
        # Counter重新組裝以使用most_common排序
        name_counter = Counter(name_dict)
        # 按出現(xiàn)次數(shù)排序后的人名列表
        name_list_sort = []
        # 按出現(xiàn)次數(shù)排序后的人名百分比列表
        name_list_fracs = []
        # 按出現(xiàn)次數(shù)排序后的人名次數(shù)列表
        name_list_count = []
        for k,v in name_counter.most_common():
            name_list_sort.append(k)
            name_list_fracs.append(round(v/name_total_count,2)*100)
            name_list_count.append(v)
            # print(k+':'+str(v))
        # 繪制條形圖
        self.showNameBar(name_list_sort, name_list_count)
        # 繪制餅狀圖
        self.showNamePie(name_list_sort,name_list_fracs)
        

if __name__ == '__main__':
    # 參與統(tǒng)計(jì)的人名列表
    name_list = ['宋江', '李逵', '武松', '吳用', '林沖', '魯智深', '戴宗', '盧俊義', '燕青','柴進(jìn)']
    # 紅樓夢(mèng)txt文件所在路徑
    txt_path = 'F:/水滸傳.txt'
    hnc = HlmNameCount()
    hnc.getNameTimesSort(name_list,txt_path)