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嗨 :) 我对 Python 和 NLP 非常陌生，现在正在尝试阅读 O'Reilly 的 NLTK 书。我目前正处于关于使用条件频率分布进行绘图和制表的任务中。任务如下：“找出一周中哪些日子最有新闻价值，哪些日子最浪漫。定义一个名为 days 的变量，其中包含一周中的几天列表，即 ['Monday', ...]。现在使用 cfd.tabulate(samples=days) 将这些单词的计数制成表格。现在使用 plot 代替 tabulate 尝试同样的事情。您可以借助一个额外的参数来控制天数的输出顺序：samples=['Monday' , ...]。”

这是我的代码：

import nltk
from nltk.corpus import brown
days = ['Sunday', 'Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday']
genre_day = [(genre, day)
             for genre in ['news', 'romance']
             for day in days]
cfd = nltk.ConditionalFreqDist(genre_day)
tabulated = cfd.tabulate(conditions=['news', 'romance'],
                         sample=days, cumulative=True)

我的结果是：

我得到了什么

请有人向我解释为什么我有这些数据，而不是计算语料库中每种类型的每个单词使用了多少？我会非常感激任何帮助

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