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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在一份给定的文件里，词频（term frequency，TF）指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。一个词语出现的次数越多，越表明是该文件的核心词汇，该词语对于快速理解文章具有重要的意义。接下来就讲讲如何统计中文文章中的词频（代码用python3.6实现）。1.分词利器-jieba为什么要用到分词器？因为中文句子是由一个个词语组成，要想统计这些词语在文章中出现的次数，首先第一件事就是要把它与
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2023-08-07 12:17:53
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Python中文分词及词频统计 中文分词中文分词(Chinese Word Segmentation)，将中文语句切割成单独的词组。英文使用空格来分开每个单词的，而中文单独一个汉字跟词有时候完全不是同个含义，因此，中文分词相比英文分词难度高很多。分词主要用于NLP 自然语言处理(Natural Language Processing)，使用场景有：搜索优化，关键词提取(百度指数)语义分
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2024-02-13 23:02:18
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词云图是话题重要程度可视化的重要方式之一，在文献计量领域是发现研究重点的最直观呈现方式。简单的方法是通过vosviewer统计词频，然后将词频统计表导入到我们的代码中。1、词频统计词频统计的方法见另一篇文章。 wordcloud绘制词云图首先需要统计每个关键词出现的次数，形成如下的词频统计表，按照词频，从高到低进行排序；2、词云图生成形状轮廓设置在ppt或者画图工具中设置自己想让词云图显示的形状，
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2023-11-24 00:36:28
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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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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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# 使用Python分析年报词频
在金融分析中，年报是企业经营状况的重要文档，通过分析年报中的词频，可以揭示企业关注的重点和潜在的问题。本文将通过Python的基本工具和库来演示如何对年报进行词频分析，并绘制出漂亮的饼状图。
## 1. 安装所需库
在开始之前，我们需要安装一些Python库。如果你的机器上还没有这些库，可以使用下面的命令进行安装：
```bash
pip install
原创
2024-08-02 06:49:09
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1.项目背景：原本计划着爬某房产网站的数据做点分析，结果数据太烂了，链家网的数据干净点，但都是新开楼盘，没有时间维度，分析意义不大。学习的步伐不能ting，自然语言处理还的go on 2.分析步骤：（1）停用词，1028个，哪都搜得到（2）from collections import Counter（3）from wordcloud import WordCloud（4）找一个txt文
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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本篇我们要介绍 python统计英文词汇频率，统计中文文本词汇频率使用jieba库，生成词云
本篇博客介绍2个第三方库，中文分词库jieba和词云库WordCloud，我们将完成三个例子： 统计英文词汇频率 统计中文文本词汇频率使用jieba库 生成词云 在正式开始之前，我们先安装两个第三方库：中文分词库jieba和词云库WordCloud
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2023-06-27 10:55:52
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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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hi， 大家好，我是宋哈哈，今天分享一个利用 python 的 jieba 库 和 wordcloud 词云库 做一个字符串的词频分析和词云可视化编程环境： python 版本：3.6.8 编辑器：pycharm 2020.1.3 专业版
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2023-11-10 11:20:21
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在数据分析中，词频分析和生成词云是非常常见的需求。通过利用Python语言，我们可以轻松实现词频分析，并将其可视化为词云。在本文中，我们将详细描述如何通过Python实现这一过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和安全加固。
首先，需要对环境进行预检，以确保我们的系统配置能够支持后续的词频分析和词云生成。
| 系统要求 | 版本 |
| --------
什么是TF-IDFTF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文件频率)。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。上述引用总结就是，一个词语在一篇
题目：原题链接（简单）解法时间复杂度空间复杂度执行用时Ans 1 (Python)O(N+B)O(N+B)O(N+B) : N为句子长度、B为禁用列表长度O(N+B)O(N+B)O(N+B)40ms (92.22%)Ans 2 (Python)Ans 3
原创
2022-02-18 11:05:57
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何用Python分析英文著作的词频。完成这一任务不仅可以帮助我们更好地理解文本，还能应用于信息提取、数据分析等各种场景。想象一下，作为一名数据分析师，你正在为一本经典文学作品、研究论文或者现代小说提取重要信息，而这都可以通过词频分析来实现。
### 问题背景
用户场景非常具体：假设我们有一本英文小说，用户希望分析词汇出现的频率，以评估作者使用某些主题词汇的倾向性。
Python红楼梦词频分析是一个非常有趣且富有挑战性的项目。我们将通过多个步骤实现对《红楼梦》文本的词频分析，包括数据的准备、分析过程、结果的可视化及优化。在整个过程中，我们会注意版本对比、迁移指南、兼容性处理等关键点，确保我们能够高效、准确地完成这一任务。
## 版本对比
在开始之前，我们需要了解不同Python版本的特性差异，特别是对于文本处理和数据分析库的支持。这对于确保我们的词频分析项
# 用Python分析关键词频率
在数据分析领域，关键词频率分析是非常重要的一项任务。本篇文章将指导你如何使用Python分析文本数据的关键词频率。我们将通过一个简单的步骤流程来实现这一目标。
## 流程步骤
为了使整件事情更清晰，我为你准备了以下流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------
题目：原题链接（简单）解法时间复杂度空间复杂度执行用时Ans 1 (Python)O(N+B)O(N+B)O(N+B) : N为句子长度、B为禁用列表长度O(N+B)O(N+B)O(N+B)40ms (92.22%)Ans 2 (Python)Ans 3 (Python)LeetCode的Python执行用时随缘，只要时间复杂度没有明显差异，执行用时一般都在同一个量级，仅作参考意义。解法一（哈希表）：def mostCommonWord(
原创
2021-08-26 10:29:01
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python下载
下载后直接点击安装，注意要勾选添加环境变量，即第一步最下面的“Add Python 3.8 to PATH”，同时建议把安装路径修改简单一点。安装时忘了截图，用网上的图代替吧。
python安装
安装后打开windows的“命令提示符”，直接输入python回车，就可以进入Python命令环境。输
