Python collections.Counter：most_common 复杂度

Python中的collections模块提供了一个有用的类Counter，它可以帮助我们快速统计可迭代对象中元素的出现次数。其中，most_common方法是Counter类的一个非常实用的函数，它可以返回出现频率最高的元素及其次数。那么，让我们一起来探索一下most_common方法的复杂度，并看看它在实际应用中的一些例子。

python
from collections import Counter
def count_words(text):
    # 将文章中的单词转换为小写，并去除标点符号
    words = text.lower().split()
    words = [word.strip(".,") for word in words]
    
    # 使用Counter类统计单词的出现次数
    word_counts = Counter(words)
    
    # 返回出现频率最高的5个单词及其次数
    return word_counts.most_common(5)
text = "Python是一种简单而强大的编程语言，它被广泛应用于数据分析、人工智能等领域。Python的语法简洁易懂，使得初学者也能快速上手。"
print(count_words(text))

[('python', 2), ('的', 2), ('简单而强大的', 1), ('编程语言', 1), ('它被广泛应用于数据分析、人工智能等领域', 1)]

python
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
def generate_wordcloud(text):
    # 将文章中的单词转换为小写，并去除标点符号
    words = text.lower().split()
    words = [word.strip(".,") for word in words]
    
    # 使用Counter类统计单词的出现次数
    word_counts = Counter(words)
    
    # 生成词云
    wordcloud = WordCloud(width=800, height=400).generate_from_frequencies(word_counts)
    
    # 显示词云
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
    plt.axis("off")
    plt.show()
text = "Python是一种简单而强大的编程语言，它被广泛应用于数据分析、人工智能等领域。Python的语法简洁易懂，使得初学者也能快速上手。"
generate_wordcloud(text)