NLTk Ex 2.23.b Строим график по Закону Ципфа для случайной последовательности

gistfile1.py

import nltk
import matplotlib.pyplot as plt
import random

random_string = '' #инициализируем переменную

#превращаем ее в строку случайных символов
while len(random_string) < 9964284: #кол-во букв в брауновском корпусе
	random_string += random.choice("abcdefgklmnopqrstuvwxyz ")

words = random_string.split() #разбиваем строку в список по пробелам

def zipf_law(words):
        freq_dist = nltk.FreqDist(words)#считаем кол-во вхождений
        xaxis = []
        yaxis = []

        for offset, word in enumerate(freq_dist.keys()):
            xaxis.append(offset)
            yaxis.append(freq_dist[word])

        #сшиваем два списка
        zipf_dist = (xaxis,yaxis)
        return zipf_dist

zipf_dist = zipf_law(words)
#строим график
plt.plot(zipf_dist[0],zipf_dist[1])
plt.show()

#для большей наглядности лучше сократить кол-во искомых слов до 1000 первых