# HanLP词频计算与可视化
在自然语言处理（NLP）的领域，词频是一个重要的分析工具。它可以帮助我们理解文本中的信息量，以及各个词汇的重要性。HanLP是一个功能强大的NLP工具包，支持中文文本处理，包括词频的计算。在本篇文章中，我们将介绍如何使用HanLP来计算文本的词频，并利用饼状图进行可视化。
## 一、环境准备
在开始之前，你需要确保你的Python环境已安装HanLP库。你可以
# Spark 计算词频
在大数据时代，词频统计常用来分析文本数据。Apache Spark是一种强大的大数据处理引擎，支持快速而简单地进行大规模数据分析。本文将通过Spark来计算文本中的词频，并给出相应的代码示例。
## 什么是词频统计？
词频统计是指在一段文本中，不同单词出现的频率。它是文本分析、情感分析和主题建模的基础，可以帮助我们理解文本的内容和结构。
## Spark 环境准备
原创
2024-08-19 07:25:17
53阅读
其中,最终出现的次数结果应该是下面的显示 那么在MapReduce中该如何编写代码并出现最终结果？首先我们把文件上传到HDFS中(hdfs dfs –put …)数据名称：data.txt，大小是size是2G红黄绿三个块表示的是数据存放的块 然后数据data.txt进入map阶段，会以<K,V>(KV对)的形式进入，K表示的是：每行首字母相对于文件头的
系列内容elasticsearch 概述elasticsearch 安装elasticsearch 查询客户端api使用1. elasticsearch 概述1.1 简介官网: https://www.elastic.co/Elasticsearch (简称ES)是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。查询和分析可以自定义搜索方式: 通过 Elasti
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
统计的时候能否排除一些词汇，有些词统计了没什么用，介词，冠词，有些形容词和副词或许没用，或许有用，比如判断一部电影的，别人的评价，这时候就不能把形容词副词丢掉了 等于mapreduce 做各种map，然后做reduce，统计，叫消减从文件里加载查看这里是否可以压缩优化这边，如果一开始就转换成小写也不是不行，只不过，可以在下面进行判断的时候，需要小写的再转换，这样效率更高点列表作为key肯定出问题，
转载
2024-10-14 10:06:37
41阅读
Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark特点运行速度快：Spark使用先进的DAG(Directed Acyclic Graph，有向无环图)执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度可比Hadoop MapReduce快上百倍，基于磁盘的执行速度也能快10倍。容易使用：Spark支持使用Scala、Java、Python和
转载
2023-09-04 14:05:12
44阅读
词频分析(Word Frequency Analysis)：对一文本数据中某词汇出现的次数进行统计与分析，是文本挖掘的重要手段。词频分析也是数据分析和挖掘的重要方式，而结果通常以词云图的形式输出。词频分析通常结合Python等一起使用，常见于商品分析等。其实，我们也可以对文本信息进行词频分析，从而把握其中的中心思想或是关键信息。同时，也有许多平台和工具可以实现零代码和在线进行词频分析。这里我们以微
转载
2024-01-27 16:25:18
103阅读
关于字符串的算法有RabinKarp，KMP，前缀树(字典树)，后缀数组，后缀自动机。文章只介绍RabinKarp，KMP，在简单介绍前缀数组，其他两个还没有学到。RabinKarp算法算法原理 利用hash--滚动hash 原字符串:
转载
2024-08-02 12:26:35
34阅读
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
转载
2023-05-23 15:55:45
241阅读
在处理 Java 统计词频的问题时，业务需求的复杂性使得这一过程具有重要的实际意义，例如，为了优化文本分析工具或处理大数据分析，精确的词频统计可以极大地提高搜索引擎、智能推荐系统及文本分析服务的效能。接下来我将详细记录整个解决过程，从背景定位到性能优化，涵盖每一个步骤与细节。
首先，随着业务需求的逐步增加，用户对文本分析的依赖性变得日益显著，在统计词频这一基础功能上，任何问题都可能影响业务的开展
词频统计参看本博《经典案例【词频统计】十一种实现方式》针对单词文本文件，统计每个单词出现的次数hello hadoop hello spark
i love you hadoop and spark
i learn hadoop and scala思路：读取文件，通过拆分得到单词数组，定义一个哈希映射保存词频统计结果，遍历单词数组，如果第一次遇到某个单词，就在哈希映射里添加一个元素，单词为键，1为
转载
2023-07-15 20:46:21
402阅读
实验小组：张志贤，李鑫ღ( ´･ᴗ･` )比心实验背景： 本次实验，是由小组内两人完成。按照要求，和一个伙伴坐在一起，并肩作战，面对着同一台显示器，使用着同一键盘，同一个鼠标，一起思考，一起分析，一起编程，一起做博客园，写结束语，并肩地、平等地、互补地完成作业。试验功能： 1. 小文件输入，从
转载
2024-05-28 14:45:01
63阅读
文章目录一、没有实现去数字和符号二、实现去数字和符号，仅统计频率三、选出频率最高的10个单词 现在要统计《圣经》英文版《Bible》中的所有单词出现的次数。再输出出现频率最高的10个单词。 一、没有实现去数字和符号//没有实现去数字和符号
//#include <bits/stdc++.h> //C++万能头文件
#include <iostream>
#inclu
转载
2024-05-30 14:18:37
28阅读
要求： i、新建文本文件data.txt ii、随便输入一些英文单词，单词之间用 “空格”隔开 iii、统计各个单词出现
转载
2023-12-09 19:49:31
51阅读
本次将原本控制台工程迁移到了web工程上，依旧保留原本控制台的版本。需求： 1.把程序迁移到web平台，通过用户上传TXT的方式接收文件； 2.在页面上给出链接 (如果有封皮、作者、字数、页数等信息更佳)或表格，展示经典英文小说词频统计结果； 3.支持用户自定义单词分隔符； 4.词汇范围对比（额外项）。实现： 1.迁移至web工程中，支持用户手动选择txt文件上传； 2.用户提交之
转载
2024-06-22 07:45:00
28阅读
一、统计值计算 def getNum(): # 获取用户不定长度的输入 nums = [] iNumStr = input("请输入数字(回车退出): ") while iNumStr != "": nums.append(eval(iNumStr)) iNumStr = input("请输入数字(
原创
2021-07-20 09:31:18
1088阅读
需求概要原需求1.读取文件，文件内包可含英文字符，及常见标点，空格级换行符。2.统计英文单词在本文件的出现次数3.将统计结果排序4.显示排序结果新需求：1.小文件输入. 为表明程序能跑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程序输入：1.控制台输入文本2.英文文本文件3.英文目录，目录下包含单个或多个英文文本文件程序
转载
2023-10-20 14:09:01
109阅读
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
转载
2024-05-07 19:22:01
142阅读
MapReduce实现词频统计功能我们就要用到他的两个最重要的类 Mapper、Reducer首先我们先编写两个类，分别继承Mapper类和Reducer类首先是 Mapper类：package com.mr.wc;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import o
转载
2023-10-10 06:36:10
0阅读
