hi， 大家好，我是宋哈哈，今天分享一个利用 python 的 jieba 库 和 wordcloud 词云库 做一个字符串的词频分析和词云可视化编程环境： python 版本：3.6.8 编辑器：pycharm 2020.1.3 专业版
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2023-11-10 11:20:21
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本篇我们要介绍 python统计英文词汇频率，统计中文文本词汇频率使用jieba库，生成词云
本篇博客介绍2个第三方库，中文分词库jieba和词云库WordCloud，我们将完成三个例子： 统计英文词汇频率 统计中文文本词汇频率使用jieba库 生成词云 在正式开始之前，我们先安装两个第三方库：中文分词库jieba和词云库WordCloud
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2023-06-27 10:55:52
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练习：总结列表，元组，字典，集合的联系与区别。列表，元组，字典，集合的遍历。区别：一、列表：列表给大家的印象是索引，有了索引就是有序，想要存储有序的项目，用列表是再好不过的选择了。在python中的列表很好区分，遇到中括号（即[ ]），都是列表，定义列表也是如此。列表中的数据可以进行增删查改等操作；增加有两种表达方式（append（）、expend（）），关于append的用法如下（注：mylis
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2024-08-05 08:56:18
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本节书摘来异步社区《Hive编程指南》一书中的第1章，第1.3节，作者： 【美】Edward Capriolo , Dean Wampler , Jason Rutherglen 译者： 曹坤1.3 Java和Hive：词频统计算法如果用户不是Java工程师，那么可以直接跳到下一节。如果用户是名Java工程师，那么可能需要阅读本节，因为用户需要为其所在组织的Hive用户提供技术支持。你可能会质疑如
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2024-01-26 07:08:05
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1.Wordcount示例编写: MapReduce采用”分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总” 需求：在一堆给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数1.1.定义一个Mapper类: package cn.gigdata.h
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2024-02-23 11:16:16
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# Python切词与词频统计
## 1. 简介
在自然语言处理（NLP）领域中，切词与词频统计是最基础、常见的任务之一。Python作为一门强大的编程语言，提供了丰富的工具和库来实现这些任务。本文将教会你如何使用Python进行切词与词频统计的操作。
## 2. 流程概述
下面是整个过程的流程图，展示了实现切词与词频统计的步骤。
```mermaid
flowchart TD;
原创
2023-12-03 09:25:05
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 创建词云以及分析词频，生成美观的词云图。整个过程会涉及环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和迁移指南等多个方面。以下是具体内容。
### 环境预检
首先，我们需要确保所有必要的软件和硬件环境都已准备就绪。以下是环境的思维导图示例：
```mermaid
mindmap
root
Python 3.x
├─
从几个角度进行对比分频统计工具哪家强1.分析文本量2.是否提供自定义词典3.分词精准度4.是否提供多维度筛词功能5.是否支持下载词频统计数据6.是否支持生成词云效果图第一款：微词云：www.weiciyun分析文本量：在20w～100w之间自定义词典：不支持分词精准度：比较准筛词功能：提供词性筛选词，单词数量筛选词词频统计数据下载：支持生成词云效果图：支持(词云图多样化)，可以显单词1
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2023-12-23 21:28:09
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统计文件信息： $ /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0/bin/hdfs dfs -text /user/hadoop/wordcount/input/wc.input hadoop spark spark hadoop oracle mysql postgresql postg
原创
2021-08-07 10:24:42
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# Hive如何实现中文词频统计
## 引言
中文词频统计是自然语言处理中一个重要的任务，可以用于文本分类、信息检索、情感分析等多个领域。本文将介绍如何使用Hive实现中文词频统计，并通过一个示例来展示具体的操作步骤。
## 实际问题
我们需要统计一篇中文文章中各个词汇的出现频率，以便分析文章的关键词和主题。传统的方法是使用Python等编程语言来处理，但是当数据量非常大时，单机处理可能会
原创
2023-08-26 05:17:17
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在数据分析中，词频分析和生成词云是非常常见的需求。通过利用Python语言，我们可以轻松实现词频分析，并将其可视化为词云。在本文中，我们将详细描述如何通过Python实现这一过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和安全加固。
首先，需要对环境进行预检，以确保我们的系统配置能够支持后续的词频分析和词云生成。
| 系统要求 | 版本 |
| --------
本次改进是在原有功能需求及代码基础上额外做的修改，保证了原有的基础需求之外添加了新需求的功能。功能： 1. 小文件输入——从控制台由用户输入到文件中，再对文件进行统计； 2.支持命令行输入英文作品的文件名； 3.支持命令行输入存储有英文作品文件的目录名，批量统计； 4.从控制台读入英文单篇作品，重定向输入流。实现： 1.判断输入方式，如果从命令行传递参数则直接对文件进行统计；如果未传递
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2023-10-26 15:01:26
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三种实现词云图的方式需要用到的第三方库 - matplotlib，jieba，wordcloudimport matplotlib.pyplot as plt
import jieba
from wordcloud import WordCloud1.词频统计实现词云图data={‘a’:20,‘b’:30,‘c’:15,‘d’:22,‘e’:50}词频统计确保数据是字典格式 如果数据不是字典格式
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2023-08-30 09:41:35
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HQL是如何翻译成MapReduce的 HQL解析(生成AST语法树) => 语法分析(得到QueryBlock) => 生成逻辑执行计划(Operator) => 逻辑优化(Logical Optimizer Operator) => 生成物理执行计划(Task Plan) => 物理优化(Task Tree) =&g
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2024-09-18 15:29:49
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import pandas as pd1.遍历文件夹下所有文件名，获取各个文件地址import os
from os import path
# 定义一个函数
def scaner_file (url):
# 遍历当前路径下所有文件
file = os.listdir(url)
list=[]
for f in file:
# 字符串拼接
一：单词计数1：单词计数总流程图 2：代码实现1:Map阶段package it.dawn.YARNPra.wc_hdfs;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.h
# Java实现词频统计
在当今这个信息爆炸的时代，文本数据的分析和处理显得尤为重要。词频统计是自然语言处理中的一项基础任务，它可以帮助我们快速了解文本中词语的分布情况，识别文本主题等。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Java来实现简单的词频统计，同时结合代码示例进行演示。
## 词频统计的基本概念
词频（Term Frequency，TF）是指在一段文本中某个词出现的次数。通过统计不同词语
原创
2024-09-12 07:03:15
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一、中文词频统计1. 下载一长篇中文小说。2. 从文件读取待分析文本。3. 安装并使用jieba进行中文分词。pip install jiebaimport jiebajieba.lcut(text)4. 更新词库，加入所分析对象的专业词汇。jieba.add_word('天罡北斗阵') #逐个添加jieba.load_userdict(word_dict) #词库文本文件
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2024-05-07 19:22:01
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第一步：首先需要安装工具python第二步：在电脑cmd后台下载安装如下工具：（有一些是安装好python电脑自带有哦）有一些会出现一种情况就是安装不了词云展示库有下面解决方法，需看请复制链接查看：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud第三步：1.准备好你打算统计的文件，命名为 家.txt，保存到桌面2.准备一个做背景的图片，命名
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2023-07-24 11:35:02
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文章目录一、Hadoop-MapReduce-词频统计-Mapper二、Hadoop-MapReduce-词频统计-Reducer三、Hadoop-MapReduce-词频统计-Driver四、Hadoop-MapReduce-词频统计-本地测试五、Hadoop-MapReduce-词频统计-Combiner 一、Hadoop-MapReduce-词频统计-Mapper简要说明：Maps inp
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2023-08-10 23:28:19
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