在Python中统计高频词通常涉及以下步骤：
预处理文本：
将文本转换为小写，删除标点符号和数字，分割文本为单词列表。
创建词频字典：
使用`collections.Counter`类来统计每个单词出现的次数。
排序词频：
根据单词出现的频率对字典进行排序，通常是从出现次数最多的单词开始。
提取高频词：
从排序后的列表中提取出现频率最高的n个单词及其出现次数。
返回结果：
返回一个包含n个高频词及其出现次数的组列表。
下面是一个简单的函数实现，用于统计给定文本中n个出现频率最高的单词：
from collections import Counterdef count_words（s, n）:预处理文本words = s.lower（）.split（）创建词频字典word_counts = Counter（words）提取高频词most_common_words = word_counts.most_common（n）return most_common_words示例使用s = "betty bought a bit of butter but the butter was bitter"print（count_words（s, 3））
输出结果：
[（'butter', 2）, （'a', 1）, （'betty', 1）]
这个函数会返回一个组列表，包含出现次数最高的n个单词及其次数，按出现次数降序排列，如果出现次数相同，则按字母顺序排列。
如果你需要更复杂的文本处理，比如中文文本的分词和词频统计，可以使用`jieba`库进行分词，并结合`collections.Counter`来统计词频。
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