scikit-learn包下有计算TF-IDF的api，其效果也很不错。首先得安装Scikit-clearnScikit-learn 依赖:Python (>= 2.7 or >= 3.4),NumPy (>= 1.8.2),SciPy (>= 0.13.3).pip install scikit-learn 计算TF-IDF scikit-learn包进行TF
#pipinstallbs4frombs4importBeautifulSoup#python爬虫利器"""BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.BeautifulSoup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间."""importrequestsblog_url='http://blog.
原创
2018-08-05 10:16:54
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请编写程序，对一段英文文本，统计其中所有不同单词的个数，以及词频最大的前10%的单词。 所谓“单词”，是指由不超过80个单词字符组成的连续字符串，但长度超过15的单词将只截取保留前15个单词字符。而合法的“单词字符”为大小写字母、数字和下划线，其它字符均认为是单词分隔符。 输入格式: 输入给出一段非
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2018-02-12 12:27:00
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大数据hadoop系列
原创
2018-04-10 17:05:10
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要求：1.读取文件；2.记录出现的词汇及出现频率；3.按照频率降序排列；4.输出结果。 概要：1.读取的文件路径是默认的，为了方便调试，将要统计的文章、段落复制到文本中即可；2.只支持英文；3.会按照词汇出现的频率降序排列。 实现：1.使用FileReader、BufferedReader读取文件；2.采用StringTokenizer进行字符分割；3.用hashmap保存统计
对一段文本，想要统计各种词语出现的次数，即词频统计，思路是先分词，再进行数量统计、排序。 分词可以用jieba库，同时snownlp库也是可以实现的。jieba一般可以直接用jieba.lcut('你的文本内容abcdefg。。。')即可，非常简单。snownlp除了分词还能实现转繁体、情感分类等等功能，可以参考这篇： 分词结果一般是列表形式，例如：>>> t
Hadoop MapReduce 的出现，使得大数据计算通用编程成为可能。现在
一、词频统计：1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 3.全部转换为小写 lower() 4.去掉长度小于3的单词 filter() 5.去掉停用词 6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 二、学生课程分数 groupByKey()-- 按课程汇总全总学生和分数1. 分解出字段 map()2
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2021-04-07 22:50:48
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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
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2021-08-07 10:24:42
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首先在项目的src文件中需要加入以下文件，log4j的内容为： log4j.rootLogger=INFO, stdout log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.layout=org.
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2019-01-09 15:37:00
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# -*- coding: utf-8 -*-#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------__Author__ = 'assasin'__DateTime__ = '2020/1/4 0:49'#----
tf-idf TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。 外文名 term frequency–inverse document frequency 缩写 tf-idf 用于 信息检索数据挖掘的常用加
原创
2021-07-08 17:07:50
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数据：中华书局白话版24史，总计大小93M，已经存放到HDFS集群分析语言：python分析框架：Spark 1.6.0第三方包：jieba（结巴分词）可视化工具：D3.JS源代码：from pyspark import SparkConf, SparkContextimport jieba,Wordfilter,datetime,Word
词频统计
原创
2018-11-20 16:17:17
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一、词频统计：1.读文本文件生成RDD lines2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap()lines=sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/wordcount/word.txt")
words = lines.flatMap(lambda line:line.split()).collect()print(words)3.全部
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2021-04-07 13:53:36
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Shell脚本统计词频
cat wc.txt |tr -cs "[a-z][A-Z]" "\n" |tr A-Z a-z |sort|uniq -c|sort -r|awk '{print $2,$1}'
tr -cs "[a-z][A-Z]" "\n" ：-c 反选设定字符， -s 缩减连续重复的字符成指定的单个字符。此命令把除字母之外的所有字符全都换成"\n"，-s将连续的"\n"缩
原创
2021-07-16 09:31:59
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pysaprk_统计词频#方法2需要复制这三行import findsparkfindspark.init()import pyspark import sysfrom pyspark import SparkConf, SparkContextif __name__ == "__main__":# master = "local" if len(sys.argv)...
本文介绍python统计词频的几种方法，供大家参考目录方法一：运用集合去重方法方法二：运用字典统计方法三：使用计数器方法一：运用集合去重方法def word_count1(words,n):
word_list = []
for word in set(words):
num = words.counts(word)
word_list.append
词频统计是自然语言处理的基本任务，针对一段句子、一篇文章或一组文章，统计文章中每个单词出现的次数，在此基础上发现文章的主题词、热词。1. 单句的词频统计思路：首先定义一个空字典my_dict，然后遍历文章（或句子），针对每个单词判断是否在字典my_dict的key中，不存在就将该单词当作my_dict的key，并设置对应的value值为1；若已存在，则将对应的value值+1。#统计单句中每个单词
