# 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
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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，
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2024-10-14 10:06:37
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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
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2023-09-04 14:05:12
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# Linux系统下Hadoop词频统计的实现
在这篇文章中，我将教你如何在Linux系统上使用Hadoop进行词频统计。这是一个常见的分布式计算任务，非常适合初学者进行实践。首先，我们将明确整个流程，并用表格展示步骤，随后逐步详细说明每一步所需的代码和操作。
## 整体流程
以下表格概述了完成词频统计任务的主要步骤：
| 步骤 | 描述 | 持
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
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:
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2024-08-02 12:26:35
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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
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2024-05-30 14:18:37
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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
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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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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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PythonTF-IDF算法对文本进行统计词频介绍：TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权
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2023-09-03 20:54:10
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#!/bin/bash文件名:word_freq.sh用途:计算文件中单词的词频if[$#-ne1];thenecho"Usage:$0filename";exit-1fifilename=$1egrep-o"\b[[:alpha:]]+\b"$filename|\awk'{count[$0]++}END{printf("%-14s%s\n",&qu
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2018-07-08 16:55:08
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Flink的窗口计算（章节四）windows介绍窗⼝计算是流计算的核⼼，窗⼝将流数据切分成有限⼤⼩的“buckets”，我们可以对这个“buckets”中的有限数据做运算。在Flink中整体将窗⼝计算按分为两⼤类：keyedstream窗⼝、datastream窗⼝,以下是代码结构：Keyed Windowsstream
.keyBy(...) <- keyed versus non-ke
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2024-05-01 20:16:42
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统计输入中每个单词的出现次数（词频统计）
原创
2022-09-27 17:46:56
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目录A 任务说明B 要求C 进阶D 覆盖的知识点（学习）一.自然语言分析的基本术语二. jieba模块学习1.安装jieba模块2.jieba模块常用(1)分词(2)添加自定义字典(3)调整词典(5)基于 TF-IDF 算法的关键词抽取(6)基于 TextRank 算法的关键词抽取(7)词性标注(8)并行分词(10)搜索模式(9)延迟加载机制3.读取不同格式文本的方法~实操一. txt篇二. d
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2024-08-05 12:17:01
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文章目录初探MapReduce一、MapReduce核心思想二、MapReduce编程实例-词频统计思路1、map阶段(映射)2、reduce阶段(归并阶段)三、词频统计编程实现1、准备数据文件2、将文件上传到hdfs指定路径3、在java里创建词频统计映射器类4、创建词频统计驱动类5、运行词频统计驱动类，查看结果6、修改词频统计映射类7、修改词频统计驱动器类8、启动词频统计驱动器类，查看结果9
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2024-05-30 11:25:02
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题目描述 请设计一个高效的方法，找出任意指定单词在一篇文章中的出现频数。 给定一个string数组article和数组大小n及
原创
2023-06-01 17:25:38
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