战争与和平

知道这本书是在初中的历史课本中,当时在农村,哪有几本小说可以看? 初中连个图书馆都没有,家里更把看小说当做不干正事,更没有钱买书,所以没有看。一直以为这本书是关于马克思主义种种之类的书籍,看了一部之后,才发现根本不是这么回事!

该书讲述1812年俄国卫国战争中,各个阶层人物的小说,也就是与著名的拿破仑打仗的故事,书中有名的大人物都是历史真实的人物,作者也塑造了许多虚构的人物,写的很好。

喜欢安德烈的老爹被称为普鲁士王的陆军元帅尼古拉.保尔康斯基公爵说的一句话:懒惰和迷信是人类罪恶的唯一根源,勤劳和智慧是唯有的两种美德!

2012.6.8

看到第3卷了,不同的人,不同的想法,大碰撞,果然不愧为名著,写的真的很好,推荐,推荐
2012.6.24

### Python 相关的 '战争和平' 项目 对于涉及《战争和平》这一经典文学作品的Python项目,可以考虑构建一个基于自然语言处理(NLP)的应用程序来分析文本特征。通过使用`jieba`分词工具以及`matplotlib`和`wordcloud`库可视化数据[^2]。 #### 构建词云图展示《战争和平》关键词汇分布情况 为了更好地理解这部巨著中的重要概念及其频率,可以通过如下方式生成词云: ```python import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 加载并预处理文本文件 with open('war_and_peace.txt', encoding='utf-8') as f: text = f.read() # 使用结巴分词器分割词语 words_list = list(jieba.cut(text)) # 创建WordCloud对象,并设置参数 wc = WordCloud(font_path='/path/to/simhei.ttf', background_color="white", max_words=200, width=1600, height=900) # 将分好的词汇传给WordCloud函数绘制图像 plt.figure(figsize=(15, 7)) plt.imshow(wc.generate(" ".join(words_list)), interpolation='bilinear') plt.axis("off") # 不显示坐标轴 plt.show() ``` 此代码片段读取名为 `war_and_peace.txt` 的纯文本文件作为输入源材料;利用中文分词包 `jieba` 对其内容进行切割操作;最后借助于 `wordcloud` 库制作出一张能够直观反映书中高频次出现单词的图片形式输出结果。 #### 分析不同书籍间的相似度 考虑到one-hot编码无法有效捕捉到像《战争和平》这类复杂文档间的关系[^1],建议采用更加先进的方法如TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency),它不仅关注某个特定术语在整个语料库内的相对重要程度,还衡量该词条在单篇文档里所占比例大小。这有助于揭示两部或多部由同一作者创作的作品之间可能存在的内在联系。
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