今天编的这个小程序是哈姆雷特中的词频统计，即统计哈姆雷特中各个词语出现的频率。我第一次尝试了使用自顶向下的设计方法和自下向上的执行方法。期间出现了很多错误，在此记录，以免日后再犯。编程前截取网上Hamlet其中的一段，要注意的是：保存为txt类型时，编码方式选择'utf-8'。如图：接下来分析整个编程的题目，并列出步骤：第一步，打开文件并读取，将每个单词都分割开。第二步，考虑到大小写的问题，将所有
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2023-07-01 14:49:23
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通过 Python 实现“词频统计之哈姆雷特”的任务，其实是一个非常有趣的文本处理问题。在这个过程中，我将分享我的解决方案和思考，包括背景、演进历程、架构设计、性能优化以及故障复盘的经验。这不仅仅是关于技术实现，更是一个对文本数据挖掘能力提升的探索。
### 背景定位
在现代数据分析中，文本挖掘已经成为一项基础且非常重要的技能。尤其是在文化和教育领域，分析经典文学作品如《哈姆雷特》中的词频，能
# 词频统计之《哈姆雷特》Python实现教程
## 1. 整体流程
首先，我们来整理一下实现词频统计的整体流程。下面是一个示意的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 获取《哈姆雷特》文本 | 从文件或网络中获取《哈姆雷特》的文本数据 |
| 2. 文本处理 | 对文本进行预处理，去除标点符号、分割成单词等 |
| 3. 统计词频 | 统计每个单词出现的次
原创
2023-08-19 14:01:13
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在这篇文章中，我们将探讨“Python 词频统计之哈姆雷特”的问题，通过一系列结构化的内容来深入了解这一话题，并提出解决方案。词频统计在文本分析和自然语言处理领域具有重要的应用，尤其是在文学作品的分析上，如莎士比亚的《哈姆雷特》。
## 背景定位
在日常的文本分析工作中，我们常常需要了解词汇的使用频率，以便提炼出文本的主题或情感倾向。而《哈姆雷特》作为经典文学作品，包含了丰富的语言表达，进行词
在这一篇博文中，我们将详细记录“python实验词频统计之哈姆雷特”的问题解决过程。这一实验涉及对莎士比亚名著《哈姆雷特》的文本进行词频统计，这不仅是一个有趣的编程项目，同时在文本分析领域也具有重要的实际应用。
## 问题背景
在进行《哈姆雷特》的词频分析时，我们需要将文本中的每一个单词提取出来并进行统计。这对于文本的理解、数据挖掘以及自然语言处理(SNLP)等领域非常重要。通过此实验，我们能
哈姆雷特的词频统计是一个经典的文本分析问题，可以帮助我们更好地理解文本的内容和结构。这篇博文将详细介绍如何使用 Python 进行这项统计，分为环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展几个部分。
## 环境准备
在开始之前，我们需要配置开发环境。我们将使用 Python 这一强大的编程语言，并且在不同的操作系统上都有兼容性。这些库能让我们轻松完成文本处理和数据分析。
首先安
组合数据类型为集合，序列（列表、元组），字典jieba库的简介jieba是优秀的中文分词的第三方库。由于中文是连续书写的，我们就需要用一定的手段去获取文章中单个词语，这种手段就叫分词。安装 （cmd命令行）pip install jieba 注：安装外在库，可能会因为网速等原因而失败，可以更换镜像，本人笔者使用的是豆瓣的镜像。具体可见笔者之前的文章。简单来说，jieba库是通过中文分词库来识别分词
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2023-10-16 19:22:44
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在这篇博文中，我们将讨论如何使用Python进行"词频统计之哈姆雷特"的问题。本篇文章结构分为多个部分，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。通过这些部分，我们将展示如何更高效地解决这个问题。
## 版本对比
在不同版本的Python中，词频统计方法有所不同，特别是在库和性能上。例如，使用`collections.Counter`和`nltk`库的实现方式、性能差异
今日学习内容1.了解Python的组合数据类型，例如集合类型、序列类型（元组类型、列表类型）、字典类型 2.根据三种类型，编写代码实现基本统计值的计算 3.安装jieba库并熟悉它的函数 4.根据jieba库和学习的组合数据类型，实现文本的词频统计，根据英文文本的《哈姆雷特》和中文文本的《三国演义》，分别统计其中频率最高的英文单词和中文人物单词组合数据类型集合序列字典jieba库的安装jieba库
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2023-11-28 08:48:46
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在这个博文中，我将详细记录如何解决“python123词频统计之哈姆雷特”的问题，包括各个步骤的具体实现。我们将从版本对比开始，逐步深入到迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。
## 版本对比（兼容性分析）
### 时间轴（版本演进史）
- **Python 3.0 (2008年)**: 引入了新的字符串处理方法，支持Unicode。
- **Python 3.5 (2015年
# Python 实现哈姆雷特词频统计
在现代的编程世界中，文本分析是一个非常重要的领域。我们可以利用 Python 语言对文本进行各种操作。今天，我们将会实现一个程序，来统计《哈姆雷特》这部经典作品中每个单词的出现频率。这不仅能帮助我们理解文本，还可以增强我们的编程技能。
## 实现流程
为了完成这个任务，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述
先看效果，我们的冠词"热"以929次高居榜首核心知识简单的文件读取 字典 列表 尤其是字典和列表，需要了解清楚才能理解代码步骤读取txt文件，并将所有的标点符号替换为空格将文件分解成一个一个的单词使用字典一个一个的复制单词作为键，遇到相同的键其对应的值就+1将字典转化为列表，并按值大小从大到小排序循环输出结果代码def getTxt():
# 打开相对路径，需要两个省略号点.表示本项目
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2023-06-20 09:15:24
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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
# 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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【问题描述】将哈利波特的7本书（txt格式）读入，然后在指定了人名/地名后，显示查询结果，选择指定查询结果序号（选择查询内容），能够显示指定查询结果所在位置前后的一段文字。【输入形式】哈利波特的7本书，txt文件【输出形式】人名/地名输出：显示查找到的人名/地名，以及出现的页码和章节，书名， 按照出现的页码顺序显示，每个查询结果都对应序号。序号 人名/地名 页码 章节 书名1 Harry 1 1
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2024-08-17 09:51:37
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一、什么是多态？多态的概念：多种形态。一千个人看《哈姆雷特》，就会有一千个哈姆雷特；这里的人就像对应是C++里的对象。二、如何定义多态？1、构成多态的俩个条件： **···**调用函数的对象必须是指针或者引用。 **···**被调用的函数必须是虚函数，且完成了虚函数的重写。 2、定义class Person
{
public:
virtual void Print()
{
cout <
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2024-07-15 16:36:49
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夜光序言：倔强是最难改的脾气。 假如要改，也要倔强地去改。 不用改，只有倔强的人才温柔。 怎见得呢？ 譬如说，穿着讲究，就是对自己的温柔。正文：1. 理解文本和二进制打开方式的区别首先，用文本编辑器生成一个包含“中国是个伟大国家！”的 txt格式文本文件，命名为 test.txt。编写程序分别用文本文件方式和二进制文件方式读入，并打印输出效果。 观察输出结果并解释。 2. 文件
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2023-12-13 22:51:06
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#CalHamlet.py
def getText():
txt = open("hamlet.txt","r").read() #只提供思路，可以换任何电子书
txt = txt.lower()
for ch in'!''#$%&()*+,-./
原创
2022-12-01 19:55:21
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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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