python中文词频统计
1. 如何用python和jieba分词，统计词频
#!python3
#-*-coding:utf-8-*-
importos,codecs
importjieba
fromcollectionsimportCounter
defget_words(txt):
seg_list=jieba.cut(txt)
c=Counter()
forxinseg_list:
iflen(x)>1andx!=' ':
c[x]+=1
print('常用词频度统计结果')
for(k,v)inc.most_common(100):
print('%s%s%s%d'%(''*(5-len(k)),k,'*'*int(v/3),v))
if__name__=='__main__':
withcodecs.open('19d.txt','r','utf8')asf:
txt=f.read()
get_words(txt)
2. 如何用python对文章中文分词并统计词频
1、全局变量在函数中使用时需要加入global声明
2、获取网页内容存入文件时的编码为ascii进行正则匹配时需要decode为GB2312，当匹配到的中文写入文件时需要encode成GB2312写入文件。
3、中文字符匹配过滤正则表达式为ur'[\u4e00-\u9fa5]+',使用findall找到所有的中文字符存入分组
4、KEY，Value值可以使用dict存储，排序后可以使用list存储
5、字符串处理使用split分割，然后使用index截取字符串，判断哪些是名词和动词
6、命令行使用需要导入os,os.system(cmd)
3. 求看python 统计中文词频的代码，有一个地方不懂 求大神
首先要说明一个概念：gbk编码里一个中文字符的‘长度’是2。
str = '中国' #gbk编码
要取得'中'这个字符，需要用分片str[0:2],而不是索引str[0]。
以z4为例，下面这些代码的效果是这样的。
x = '同舟共济与时俱进艰苦奋斗'
i+= z4.findall(x) # 返回['同舟共济'，'与时俱进', '艰苦奋斗']
i+= z4.findall(x[2:]) # 返回['舟共济与', '时俱进艰']
i+= z4.findall(x[4:]) # 返回['共济与时', '俱进艰苦']
i+= z4.findall(x[6:]) # 返回['济与时俱', '进艰苦奋']
目的是取得所有连续4字中文字符串。
4. Python词频统计问题
#下载一文到words.txt，内容为（stumldsmlstustueezkzwxjZkzWxj）
File="words.txt"
number_list=[]
withopen(File)asf:
forlineinf:
number_list.extend(str(i)foriinline.split())
foriteminset(number_list):
L=[item,number_list.index(item),number_list.count(item)]
print(L)#单词首次出现的位置词频
withopen('Q1.txt','a')asF:
F.writelines(str(L))
5. 用Python统计词频
def statistics(astr):
# astr.replace("\n", "")
slist = list(astr.split("\t"))
alist = []
[alist.append(i) for i in slist if i not in alist]
alist[-1] = alist[-1].replace("\n", "")
return alist
if __name__ == "__main__":
code_doc = {}
with open("test_data.txt", "r", encoding='utf-8') as fs:
for ln in fs.readlines():
l = statistics(ln)
for t in l:
if t not in code_doc:
code_doc.setdefault(t, 1)
else:
code_doc[t] += 1
for keys in code_doc.keys():
print(keys + ' ' + str(code_doc[keys]))
6. python统计词频并进行可视化显示
你去echart官网去看，有100多种可视化图形可供你选择。统计词频也有的，你需要做的就是查看example code再把code里data改成你的data即可。当然需要import echart。
7. 如何用python统计一个txt文件中某个中文词语出现的次数
8. python里如何快速统计 词频 现在有个文件 data.txt 里面有1万多行 每行都
1. N^2时间复杂度是怎么算出来的？N指什么？
2. 对于多位数，比如 76，我们把它当做两个数字 7 和 6 这样来统计词频？