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[生而为人-思考] 《自在力》读书笔记 + Python词频分析

[生而为人-思考] 《自在力》读书笔记 + Python词频分析

作者: holeung | 来源:发表于2017-11-10 11:36 被阅读12次

    既然我们生而为人,就应该学会观察、感受、理解、思考生命中的一切。


    出版社对该书的包装:
    《自在力》是山下英子《断舍离》系列完结篇,颠覆百万人生活方式的人生哲学。

    何为断舍离:
    断绝不需要的东西、舍弃多余的废物、脱离对物品的执念(丢弃“不需要、不合适、不舒服”的物品与信息)
    通过践行断舍离、丢弃东西所获得的,使生活愉悦的力量;通过对物品的精心挑选,锻炼抉择和决断力,确立以自我为中心,在此过程中获得的自立、自由、自在的力量;于必要时刻,邂逅必要的人、事、物的力量。它将与提倡深刻的洞察、高远的观点、广阔的视野的俯瞰力一起,带来一场人生革命。

    何为自在力:
    山下英子将人分为三种:在地上匍匐的人,在树上爬的人,乘飞机上天的人。分别对应的三种断舍离的程度,即不知道断舍离或无法执行,执行断舍离但时而松懈,断舍离而获得自立自由自在的境界,而这就是自在力。

    何为自立自由自在的境界呢?
    山下英子的解释我觉得非常恰当:
    自立:辨别关系的本质,面对任何事情,都能采取“自己提出要求,自己开始行动”的姿态,是以自我为轴心的我。
    自由:正因为已经确立了以为我为轴心,必要时,也可以做到以他人的观念为轴心采取行动,是临机应变的我。
    自在:不被善恶、正误等二元论所左右,接纳本原状态下的思维、感情、感觉,胸襟宽广。是能够俯瞰的我,以及对伟大失误心怀感恩的我。

    上面的理论的确十分吸引人,或许每个人都希望获得山下英子口中的自在李,那我们应该怎样整理自己的心灵,去接纳断舍离呢?

    • 轻松面对难题
    • 由内而外的自信力
    • 通过思考摆脱烦恼
    • 中立地观察自己的感情
    • 爱上自己

    整理心情后,就是对眼前的人、事、物进行选择。以“是否需要,是否合适,是否舒服”的标准去思考、感受、感觉。思考是头脑的工作,感受是心的工作,感觉是身体的工作。

    因为作者山下英子女士对瑜伽造诣颇深,断舍离的理论也是在瑜伽修行中悟出,故该书与瑜伽、佛道、禅宗思想联系紧密。这种改变意识,脱离物欲和执念,过上自由舒适的生活的观念,给我造成很大的冲击。我发自内心地尊重一切教人为善,与人幸福的流派和观念,心怀人类关爱苍生,小我与大我等诸多人生境界都是哲学。断舍离也是一种生活的哲学,我觉得称之为鸡汤不妥,更像清水,能沐浴除垢的清水,帮助你重新拿回驾驭生活的主导权,而非成为被生活驾驭的奴隶

    什么叫被生活驾驭的奴隶呢,有3种经典状态:

    • 用无意识地买买买来化解不开心。
    • 用无节制的吃吃吃来抵消各种压力。
    • 用放纵地看剧看视频来打发时间。

    而这三种行为,分别造成三种不同的垃圾

    • 买买买带来的垃圾就是家里成堆的衣服、物品,在换洗、保养和清洁上都产生负担。
    • 吃吃吃带来的垃圾则是身体内过多的脂肪,让我们更加懒惰、贪睡而不想运动的状态。
    • 看剧看视频则带来更多的头脑中的垃圾讯息,这些垃圾思想、垃圾情绪让我们更加负能量。

    因此,断舍离是通过打破“买买买”这个循环开始,学会彻底扭转我们的行为方式。让我们渐渐学会不再以自我放纵作为压力出口,从而打破:不开心—— 积累垃圾—— 更不开心的行为模式,让我们可以彻底地跳出来,

    —— 部分引自知乎学霸猫,非常棒。


    当然,作为一名程序员,到这里并没有结束,用简单20几行Python代码对《自在力》进行了词频分析,由于很简单就不多解释了,直接上代码和分析结果。

    #encoding=utf-8
    import numpy
    import jieba
    import pandas as pd
    
    # 文件读取
    file='dsl.txt'
    fn=open(file,"r")
    original_text = fn.read().replace('\r\n','')
    fn.close()
    
    # 使用结巴分词进行中文分词
    segment = jieba.lcut(original_text)
    words_df = pd.DataFrame({'segment': segment})
    
    # 去掉停用词
    stopwords=pd.read_csv("stopwords.txt",index_col=False,quoting=3,sep="\t",names=['stopword'], encoding='utf-8')
    words_df=words_df[~words_df.segment.isin(stopwords.stopword)]
    
    # 统计词频
    words_stat = words_df.groupby(by=['segment'])['segment'].agg({"计数": numpy.size})
    words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by=["计数"], ascending=False)
    
    print words_stat
    
    
    ''''
    result:
    
    segment   计数
    东西       426
    物品       256
    断舍       181
    收拾       123
    说         114
    扔         86
    垃圾       86
    收纳       74
    想         72
    断         66
    家里       66
    世界       65
    做         65
    整理       64
    环境       62
    舍离       62
    状态       61
    生活       60
    改变       53
    空间       53
    发现       52
    扔掉       49
    工作       49
    分类       48
    房间       47
    地方       47
    心情       42
    自我       41
    
    
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