根据记忆法规律，我们记单词的时候，对单词中的每个字母都赋予一定的形象意义，这样会增强我们的画面感，调动右脑展开全脑记忆。参考（http://www.real-memory-improvement.com/）基于此，我设计了a-z26个字母的形象意义，存放在若干字典当中，然后把这些字典中的数据读出来，建立了一个以DataFrame为数据格式的小数据库’vivid_alphabet.csv’中，这样，我们就可以为后面单词的拆词和解析做好准备了。

import pandas as pd
import nba_star_dict as nsd
import en_animal_dict as ead
import en_color_dict as ecd
import emotion_dict as emd

nba_star_series = pd.Series(nsd.nba_star_dict)
nba_star_list = []
for i in range(len(nba_star_series)):
	nba_star_list.append(nba_star_series.iloc[i])

en_animal_series = pd.Series(ead.en_animal_dict)
en_animal_list = []
for i in range(len(en_animal_series)):
	en_animal_list.append(en_animal_series.iloc[i])

en_color_series = pd.Series(ecd.en_color_dict)
en_color_list = []
for i in range(len(en_color_series)):
	en_color_list.append(en_color_series.iloc[i])

emotion_series = pd.Series(emd.emotion_dict)
emotion_list = []
for i in range(len(emotion_series)):
	emotion_list.append(emotion_series.iloc[i])

alphabet_index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 
				 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z']
vivid_alphabet_df = pd.DataFrame({
					'nba_star': nba_star_list,
					'en_animal': en_animal_list,
					'en_color': en_color_list,
					'emotion' : emotion_list,
					},index=alphabet_index,columns=['nba_star','en_animal','en_color','emotion'])
vivid_alphabet_df.to_csv('vivid_alphabet.csv')

字典的模板如下：

emotion_dict = {
				'a':'Angry',
				'b':'Brave',
				'c':'Calm',
				'd':'Desperate',
				'e':'Excited',
				'f':'Funny',
				'g':'Guilty',
				'h':'Hurt',
				'i':'Irritated',
				'j':'Jealous',
				'k':'Kind',
				'l':'Lazy',
				'm':'Mad',
				'n':'Naughty',
				'o':'Optimistic',
				'p':'Proud',
				'q':'Questioned',
				'r':'Regret',
				's':'Sad',
				't':'Tired',
				'u':'Unhappy',
				'v':'Violent',
				'w':'Warm',
				'x':'anXiety',
				'y':'Young',
				'z':'Zealous'
			}

生成的文件如附件所示。