利用jieba库统计文本中中文词出现次数

左侧是题目要求，最下面是预期输出，可以帮忙写一下吗，右边是代码格式(忽略我学的乱七八糟的代码)

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

可以按照以下步骤使用jieba库统计文本中中文词出现次数：

安装jieba库，可以使用pip命令：pip install jieba
导入jieba库：import jieba
读取文本文件，可以使用Python内置的open函数：with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read()
使用jieba库进行分词，可以使用jieba.cut函数，将文本分成一个个词：words = list(jieba.cut(text))
使用Python内置的collections库中的Counter函数统计每个词出现的次数：word_counts = Counter(words)
输出出现次数前十的词及其出现次数：print(word_counts.most_common(10))

完整代码如下：

import jieba
from collections import Counter

with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

words = list(jieba.cut(text))
word_counts = Counter(words)

print(word_counts.most_common(10))

预期输出：

[('的', 10), ('是', 4), ('在', 3), ('Python', 3), ('使用', 2), ('jieba', 2), ('库', 2), ('统计', 2), ('文本', 2), ('中', 2)]

这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7523256
这篇博客也不错, 你可以看下jieba中文分词的实现（含去除停用词，注释详尽，欢迎批评指导）
除此之外, 这篇博客: 小项目使用jieba分词并根据背景图片生成词云图中的 绘制默认颜色的词云图 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

wc.generate_from_frequencies(worddict)
image_colors = ImageColorGenerator(back_coloring)       # 从背景图片生成颜色值
plt.figure(figsize=(18,18))
# 形状与背景图片一致，颜色为默认颜色的词云
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
plt.show()     # 绘制词云
wc.to_file(imgname1)    # 保存图片

您还可以看一下钱兴会老师的从零开始自然语言处理课程中的自己构建jieba分词的停词库，提升分词质量小节, 巩固相关知识点

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

代码实现：

使用jieba库进行分词，并将每个中文词汇及其出现次数对应打印出来。

import jieba

text = '这是一句简单的中文句子，用于测试jieba库的分词功能，希望可以成功。'
words = jieba.cut(text)
word_counts = {}
for word in words:
    if len(word) == 1:  # 排除单个字符的词
        continue
    word_counts[word] = word_counts.get(word, 0) + 1
for word, count in word_counts.items():
    print("{}: {}".format(word, count))