Python是一種流行的編程語言，被廣泛應用于數據分析、機器學習、網絡爬蟲等領域。在中文文本處理中，Python也被廣泛使用。本文將介紹如何使用Python統計漢字字頻。

# 導入中文分詞庫 jieba
import jieba
# 構建一個空字典
freq = {}
# 打開文本文件，讀取內容
with open("text.txt", encoding="utf-8") as f:
content = f.read()
# 對文本進行分詞
words = jieba.cut(content)
# 統計每個字出現的次數
for word in words:
for c in word:
if c in freq:
freq[c] += 1
else:
freq[c] = 1
# 按照字頻從大到小排序
freq = sorted(freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 輸出前10個字和對應的頻次
for i in range(10):
print(freq[i][0], freq[i][1])

代碼中使用了Python中的中文分詞庫jieba，將文本分成詞語，然后遍歷每個詞語的每個字，統計每個字出現的次數，最后按照字頻從大到小排序，輸出前10個字和對應的頻次。

使用Python統計漢字字頻可以幫助我們更好地了解中文文本的特點，例如可以找出一篇文章中出現頻率最高的關鍵詞，也可以用于文本分類和情感分析等應用場景。