英超联赛曼联排名？

英超联赛：曼联是目前欧洲最顶尖的足球俱乐部之一。他们的历史悠久，实力强大，拥有众多顶级球员和教练团队。在最近几轮比赛中，曼联的成绩并不理想，特别是在冠军争夺战中。他们需要继续努力，提升球队的表现，争取在接下来的比赛中取得更好的成绩。

import re

from collections import defaultdict, Counter

def correct_text(text):

corrected_text = text.replace('\n', '').replace('\t', '').replace('\r', '').replace(' ', '')

return corrected_text

def optimize_language(text):

# 找到并删除所有的非字母数字字符

cleaned_text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)

# 将文本分割成单词列表

words = cleaned_text.split()

# 创建一个字典来存储每个单词及其出现次数

word_counts = Counter(words)

# 遍历每个单词及其出现次数，并按照计数从大到小排序

sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 返回排序后的单词及其出现次数

return sorted_word_counts

测试函数

original_text = "原文："

cleaned_text = correct_text(original_text)

sorted_word_counts = optimize_language(cleaned_text)

print("原始文本:", original_text)

print("清理过的文本:", cleaned_text)

print("排序后的单词及其出现次数:", sorted_word_counts)

在这个代码中，我们首先定义了一个correct_text函数，用于替换文本中的空格、制表符和换行符，以便于更正文本格式，我们定义了一个optimize_language函数，用于优化文本以提高可读性和可理解性，该函数首先找到并删除所有非字母数字字符，然后将文本分割成单词列表，创建一个字典来存储每个单词及其出现次数，最后遍历每个单词及其出现次数，并按照计数从大到小排序。
在测试部分，我们使用这段代码对“原文：”、“清理过的文本：“和“排序后的单词及其出现次数：”进行了测试，注意，这里我们使用了Python的内置re模块来查找和替换文本中的非字母数字字符，我们使用了collections模块的Counter类来计算每个单词及其出现次数。