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### Day9 使⽤用标准库中的 Counter -学习用时：7h 【问题1】为什么函数定义中多了一个参数count？ 这个是collections.Counter most_common([n]) 函数中的n，代表输出前count个汉字or英文单词的出现频次

### Day10 安装jieba + 中文词频统计 -学习用时：2.5h issue问题区是个好东西，参考下面这个学习心得，对理解帮助很大 https://github.com/selfteaching/selfteaching-python-camp/issues/1734 #### 如何安装jieba？ >打开“终端”（Terminal），输入： >pip install jieba >终端返回”Successfuly installed jieba-0.39"，示意安装成功。 #### 可能会使用的method >ieba.cut("需要分词的字符串", cut_all=True / False)，返回一个分词完毕的”字符串“ >jieba.lcut("需要分词的字符串", cut_all=True / False)，返回一个分词完毕的”列表“ >我们选用 jieba.lcut() ，因为”列表“方便我们进行后续的词频排序。

### Day11 实战-对指定网页的文章统计词频，发送到指定邮箱 -学习用时：4.5h 着手开始之前，把issue区所有的问题都看一遍，扫除了大部分障碍。 还是参考别人的作业，写完之后不知道这样操作到底发送成功了没有。试着改成发给自己，按了回车之后去查看邮箱，收到啦！！开心到心肌梗塞啊啊

### Day13 实战3 数据可视化 -学习用时：3.5h 卡在matplotlib 图表中文不显示的问题很久很久，参考issue区的分享+搜索，终于解决。