有没有办法一眼扫过去，就知道一篇很长的文章是讲什么的呢？词云图，就是做这个用途， 就像下面这张图， 词云图看过是不是马上就有了“数据、分析、功能”这个概念？那么这种图是怎么做出来的呢，很简单，下面我就带大家一步一步做出这张图来。01 准备工作首先安装好python (我用的是3.6版本)，具体安装方法可以参考文末链接。再下载好几个扩展库(在OS下执行下面语句即可，# 及后面备注去除)pip ins
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2023-08-10 12:30:51
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用python实现词频统计词频统计就是输入一段句子或者一篇文章，然后统计句子中每个单词出现的次数。那么，这个在python中其实是很好实现的，下面我们来看看具体是怎样实现的，里面又用到了哪些知识呢？输入一段话，统计每个字母出现的次数先来讲一下思路：例如给出下面这样一句话Love is more than a word it says so much. When I see these four l
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2023-06-21 00:13:23
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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
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2023-05-29 14:13:48
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写在前面： 前几天的课堂作业有一项是使用jieba库进行中文分词，当时的代码是参考的网上的，自己也没具体去看，趁着空闲我就重新阅读一下代码。源码：import jieba
txt = open("房产.csv", "r", encoding='utf-8').read()
words = jieba.lcut(txt) # 使用精确模式对文本进行分词
counts = {} # 通过键值对的
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2023-07-06 23:07:09
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老师教给我，要学骆驼，沉得住气的动物。看它从不着急，慢慢地走，慢慢地嚼，总会走到的，总会吃饱的。———《城南旧事》目录一、前言Python 简介Python 特点二、基本环境配置三、分析Part1介绍Part2词频分析对象——《“十四五”规划》Part3文本预处理Part4中文分词——全都是“干货”1添加自定义词库（特色词库）2进行分词3去除停用词4按需处理其他词语Part5生成词频统计
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2023-07-10 19:59:21
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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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本章需要用到Python的jieba模块 jieba模块是一个经典的用于中文分词的模块首先呢 我们需要读取文章的内容，并用jieba库的lcut进行分词import jieba
# 读取红楼梦的文本内容
txt = open('红楼梦.txt', 'r', encoding='utf-8').read()
# 运用jieba库对文本内容进行分词
words = jieba.lcut(txt)然后
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2023-09-14 10:58:26
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本文会为大家介绍一款语料库检索工具—AntConc，并以《老爸老妈浪漫史》为例，简单介绍了词频分析的步骤（具体操作教程可见文末）！通过这款工具，我们可以为各类英文文档做分析对比，并精准定位文档中的特定词汇。在英语学习的过程中，能够帮助我们分析美剧电影或者英文原版小说等文档，从而根据用词的难易程度，对文本的难度有一个具体的判断，并挑选出最适合自己的学习资料。先简单了解一下AntConc：先奉上下载地
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2024-01-18 23:12:10
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一、序作业是一个关于词频统计的作业。什么叫词频统计呢？词频统计就是输入一些字符串(手动输入或者从指定的文件读取)，用程序来统计这些字符串中总共有多少个单词，每个单词出现的次数是多少，单词的总数（记作Total）为不重复的单词数总和。目前只针对英文单词进行统计，不考虑中文。三、注意的点(1)一个字符串满足什么样的规则才算一个单词？常规情况下，从26个字母[a~z]的大写或者小写形式中选择N个字符组成
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2023-07-10 20:07:43
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# 如何实现GitHub上的Python项目词频统计
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要分析GitHub上的Python项目词频的需求。本文将指导你如何实现这一功能，从获取项目数据到统计词频，再到可视化展示结果。
## 流程概述
首先，我们通过下面的表格来概述整个流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-07-24 07:11:52
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# 使用Python生成词云（Word Cloud）
在数据分析和文本处理的领域，词云（Word Cloud）是一种非常直观且有效的方式来展示语言数据的频率分布。通过面向视觉的展示，词云能够让我们快速捕捉到文本中的关键信息。接下来，我将引导你实现Python中的词云生成功能，适合刚入行的开发者。
## 流程概览
以下是生成词云的基本流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --
可视化单词统计词频统计中文分词项目架构新建文件单词计数全文单词索引中文分词统计词频源代码 项目架构新建一个文件，输入文件的内容，查询此文件中关键字的出现的次数，关键字出现的位置，将所有的文本按照中文分词的词库进行切割划分，返回JSON字符串，返回中文切分的单词和出现的频次，最后关闭程序新建文件新建指定文本文件，输入一个文件名，以及里面的文件内容建立一个文本文件。通过GUI的Entry控件实现一个
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2023-06-16 19:17:17
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# Python统计词频
## 概述
在自然语言处理和文本分析中，统计词频是一项非常重要的任务。它可以帮助我们了解文本中出现频率最高的词汇，从而对文本进行进一步的分析和处理。Python提供了丰富的工具和库，可以方便地进行词频统计。本文将介绍如何使用Python统计词频，并给出相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装一些Python库。其中，最重要的是`nltk`和`co
原创
2023-08-14 04:18:45
363阅读
# 使用Python生成词云：深入了解词频分析
## 引言
词云是一种通过视觉化展示文本数据的方法，可以有效地突出文本中出现频率较高的词汇。当我们处理文本数据，尤其是在进行自然语言处理(NLP)时，理解词频分布是至关重要的。本文将介绍如何使用Python的`wordcloud`库生成词云，并通过简单的代码示例展示其具体实现。
## 词频分析的基础
在开始创建词云之前，我们需要理解词频分析的
原创
2024-10-09 05:14:25
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问题描述读取给定的语料库，根据制表符’\t’划分其文本与标签，将获得的文本仅保留汉字部分，并按字划分，保存在列表中，至少使用一种方法，统计所有汉字的出现次数，并按照从高到低的顺序排序；至少使用一种方法，统计所有字频，按照从高到低的顺序排序；至少使用一种方法，计算累计频率，按照从高到低的顺序排序读取给定的语料库，根据制表符’\t’划分其文本与标签，将获得的语料使用jieba分词工具进行分词并保存至列
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2023-10-13 12:48:23
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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
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2023-05-27 16:32:48
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用的是ipython notebook1.框架是打开文件，写入文件for line in open(in_file):
continue
out = open(out_file, 'w')
out.write()```2.简单的统计词频大致模板def count(in_file,out_file):
#读取文件并统计词频
word_count={}#统计词频的字典
for line in open
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2023-07-01 11:44:26
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文本词频统计 -- HamletHamlet下载链接：https://pan.baidu.com/s/1Is2mBAED57i6nI38lcnXAA
提取码：zqw1 def getText():
txt = open("hamlet.txt","r").read() #打开文件 r 读权限
txt = txt.lower() #把英文字
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2023-06-16 14:46:09
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使用Python写文件的时候，或者将网络数据流写入到本地文件的时候，大部分情况下会遇到：UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character '\xa0' in position ... 这个问题。 网络上有很多类似的文件讲述如何解决这个问题，但是无非就是encode，decode相关的，这是导致该问题出现的真正原因吗？不是的。 很多时候，我
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2024-07-18 15:08:49
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文章目录1 前言2 先看效果3 上源码3.1 庐山真面目（源码）3.2 `MsgLoad`类介绍（非源码）3.3 `Words`类介绍（非源码） 1 前言（郑重声明：本博文版权归扫地僧-smile所有，博文禁止转载！）（关注博主，不定期更新博客，每一篇都是精品哦，满满干货！！！） 扫地僧-smile 潜心打造保姆级知识点博客，从提出疑问到全面解决，仅看此文就够了。本博客汇聚以下优势。问题相关知识
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2023-09-29 19:00:00
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