python词频统计

❶ 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？

❷ python 字典中的词频统计之后 如何将频数大于一个数字的词的数量统计出来

count=0
forkey,valueindic.items():
ifvalue>14:
count+=1
printcount

❸ 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))

❹ Python 分词后词频统计

out_one=re.compile(r'(.*?)00',re.S)

out_one_re=re.findall(self.out_one,i)


a={}
forjinout_one_re:
a[j]=out_one_re.count(j)


使用字典属性，内容唯一来进行统计。出来的包括内容和次数。

❺ 如何用python实现英文短文的双词频统计

data="""Doyouhearthepeoplesing,singingasongofangrymen.Itisthemusicofapeople,whowillnotbeslavesagain,.."""
data=data.replace(',','')
data=data.replace('.','')
ws=data.split()
dic={}#counttwowords
ws2=[]#twowords
foriinrange(len(ws)-1):
	ws2.append(ws[i]+""+ws[i+1])
forw2inws2:
	ifdic.get(w2)==None:
		dic[w2]=1
	else:
		dic[w2]+=1
dic_first={}#counttwowordsbyfirstword
forw2inws2:
	(l,r)=w2.split()
	ifdic_first.get(l)==None:
		dic_first[l]=1
	else:
		dic_first[l]+=1
forw2inws2:#output
	(l,r)=w2.split()
	printw2,dic[w2],dic_first[l],dic[w2]/float(dic_first[l])

❻ 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)

❼ Python编程实现csv文件某一列的词频统计

如果是用户输入关键词，计算关键词的词频。这个好做，如果是要程序自己分析词来做词频统计，这个非常难。

❽ 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)

❾ 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]))

❿ python统计一个大文件中很多小文件里面的词频

#!/usr/bin/envpython3.6
fromcollectionsimportCounter
fromfunctoolsimportrece
fromoperatorimportadd
frompathlibimportPath

ps=Path().glob('*.txt')
c=rece(add,[Counter(p.read_text().split())forpinps])
print(c.most_common())