python词频统计一、用字典统计英文词频，所用文本《THE CATCHER IN THE RYE 》(麦田里的守望者）二、用collections.Counter（）统计词频三、用pandas库统计词频 这篇博客用来记录一下自己学习用python做词频统计的过程，分别用字典和第三方库来完成词频统计 一、用字典统计英文词频，所用文本《THE CATCHER IN THE RYE 》(麦田里的守
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2023-08-15 17:14:10
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Python中文词频统计一、注意事项二、代码三、运行结果 一、注意事项代码改编自mooc上嵩天老师的Python课程；需要pip安装用于中文词频统计的jieba库;代码简单,注释详细，就不过多解释代码了,虽然注释凌乱;调试过程中，修改代码后，部分无关紧要的注释没有更改；唯一需要注意的是，需要创建一个.txt文件，存放需要统计的文本.然后去main函数里找到’filename’变量,修改代码为该文
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2023-08-07 20:17:42
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以下是关于小说的中文词频统计这里有三个文件，分别为novel.txt、punctuation.txt、meaningless.txt。
这三个是小说文本、特殊符号和无意义词Python代码统计词频如下：import jieba # jieba中文分词库
# 从文件读入小说
with open('novel.txt', 'r', encoding='UTF-8') as novelFile:
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2023-07-24 11:13:25
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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
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2023-05-30 19:37:36
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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
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2023-05-23 15:55:45
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简单统计一个小说中哪些个汉字出现的频率最高：import codecs
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默认字体
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号
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2023-05-31 12:08:52
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介绍MapReduce是一个将数据分布到大型集群上计算的一种方案。MapReduce最核心的就是map和reduce。map函数的任务是从输入文件中获取<key, value>，reduce函数的任务是合并所有可相同的value值。一个简单的例子用mapreduce处理单词计数。input1: I like sport.input2: I like watch movice.map:
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2024-06-12 05:22:12
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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
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2024-05-28 14:45:01
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#英文单词词频统计
import turtle #引入turtle库
##定义全局变量##
#词频排列显示个数
count=10
#单词频率数组——作为y轴数据
data=[]
#单词数组——作为x轴数据
words=[]
#y轴显示放大倍数——可以词频数量进行调节
yscale=10
#x轴显示放大倍数——可以根据count数量进行调节
xscale=60
###################
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2023-06-28 20:59:28
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所有过程按本人实验并以本人能够接受的方式理解的，大家可以参考，如有问题请留言指正。样本数据[hadoop@h201 ~]$ cat hh.txt hello,worldhello,hadoophello,oraclehadoop,oraclehello,worldhello,hadoophello,oraclehadoop,oracle 词频统计，及其按单词数量倒序排序过程及其详解1.将
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2024-01-26 07:06:14
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# IK Analyzer中文词频统计
## 引言
随着互联网的发展和普及，中文语料的处理变得越来越重要。而分析中文文本的一项基本任务就是进行词频统计。IK Analyzer是一款开源的中文分词工具，它可以对中文文本进行分词并统计词频。本文将介绍IK Analyzer的基本原理和使用方法，并给出代码示例。
## IK Analyzer简介
IK Analyzer是一款基于Java语言开发的
原创
2024-01-09 22:57:05
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本文主要内容是进行一次中文词频统计。涉及内容包括多种模式下的分词比较和分词词性功能展示。 本次使用的是python的jieba库。该库可在命令提示符下，直接输入pip install jieba进行安装。 Jieba库常用的分词模式有三种：精确模式，全模式和搜索引擎模式。 精确模式:jieba.lcut(str)，尽可能地将文本精确地分开，比较
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2023-08-17 16:55:27
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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
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2023-12-09 19:49:31
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任务一：源码在Github的仓库主页连链接地址:https://github.com/jinshengfang123/jsf一、需求分析： 在信息技术普及的现代教学中，有很多有关英语学习的软件，但是对于一篇文章进行词频统计的软件还是比较少的。为了方便老师和学生在上课时能够快速统计出一片文章中出现的单词的频率，能让老师和学生更明确地了解学习的任务，也能让课堂气氛更加活跃，特此写了这段程序。2：该程序
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2023-12-04 23:41:30
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文章目录第1关：单词分割任务描述相关知识String.split()拆分字符串StringTokenizer类拆分字符串编程要求测试说明代码示例test.javaStudentDemo.java第2关：确定单词在字符串中的位置任务描述相关知识String.indexOf(String str)String.indexOf(String str, int fromIndex)编程要求测试说明代码示
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2023-08-16 22:17:06
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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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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
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2024-06-22 07:45:00
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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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# 哈姆雷特英文词频统计 Python
## 简介
在自然语言处理（NLP）领域，词频统计是一个基本且重要的任务。词频统计可以帮助我们了解文本数据中不同词语的使用频率，进而对文本进行分类、情感分析等。本文将介绍如何使用 Python 进行哈姆雷特英文词频统计，并展示词频统计结果的可视化。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装以下 Python 库：
- NLTK（自然语言处理工具包）
-
原创
2023-08-17 11:03:43
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在计算机科学和文本分析的领域中，词频统计是一个基本而重要的任务。在这篇博文中，我们将讨论如何使用 Python 来进行《哈姆雷特》的英文词频统计。这个项目不仅涉及基本的字符串处理技巧，还利用了数据结构和算法来高效地统计单词频率。以下是对这一过程的详细记录。
### 版本对比
在选择适合的 Python 版本进行开发时，必须考虑到各种特性的兼容性和我的目标平台。在这个任务中，比较了 Python
