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,
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
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# 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
原创 9月前
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# 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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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
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
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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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
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
转载 2023-05-29 14:13:48
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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
转载 2023-09-14 10:58:26
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三种实现词云图的方式需要用到的第三方库 - matplotlib,jieba,wordcloudimport matplotlib.pyplot as plt import jieba from wordcloud import WordCloud1.词频统计实现词云图data={‘a’:20,‘b’:30,‘c’:15,‘d’:22,‘e’:50}词频统计确保数据是字典格式 如果数据不是字典格式
写在前面:  前几天的课堂作业有一项是使用jieba库进行中文分词,当时的代码是参考的网上的,自己也没具体去看,趁着空闲我就重新阅读一下代码。源码:import jieba txt = open("房产.csv", "r", encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) # 使用精确模式对文本进行分词 counts = {} # 通过键值对的
转载 2023-07-06 23:07:09
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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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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
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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
一、序作业是一个关于词频统计的作业。什么叫词频统计呢?词频统计就是输入一些字符串(手动输入或者从指定的文件读取),用程序来统计这些字符串中总共有多少个单词,每个单词出现的次数是多少,单词的总数(记作Total)为不重复的单词数总和。目前只针对英文单词进行统计,不考虑中文。三、注意的点(1)一个字符串满足什么样的规则才算一个单词?常规情况下,从26个字母[a~z]的大写或者小写形式中选择N个字符组成
# 如何实现GitHub上的Python项目词频统计 作为一名刚入行的开发者,你可能会遇到需要分析GitHub上的Python项目词频的需求。本文将指导你如何实现这一功能,从获取项目数据到统计词频,再到可视化展示结果。 ## 流程概述 首先,我们通过下面的表格来概述整个流程: | 步骤 | 描述
原创 2024-07-24 07:11:52
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# 使用Python生成词云(Word Cloud) 在数据分析和文本处理的领域,词云(Word Cloud)是一种非常直观且有效的方式来展示语言数据的频率分布。通过面向视觉的展示,词云能够让我们快速捕捉到文本中的关键信息。接下来,我将引导你实现Python中的词云生成功能,适合刚入行的开发者。 ## 流程概览 以下是生成词云的基本流程概述: | 步骤 | 描述 | | ---- | --
原创 8月前
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可视化单词统计词频统计中文分词项目架构新建文件单词计数全文单词索引中文分词统计词频源代码 项目架构新建一个文件,输入文件的内容,查询此文件中关键字的出现的次数,关键字出现的位置,将所有的文本按照中文分词的词库进行切割划分,返回JSON字符串,返回中文切分的单词和出现的频次,最后关闭程序新建文件新建指定文本文件,输入一个文件名,以及里面的文件内容建立一个文本文件。通过GUI的Entry控件实现一个
使用Python写文件的时候,或者将网络数据流写入到本地文件的时候,大部分情况下会遇到:UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character '\xa0' in position ... 这个问题。 网络上有很多类似的文件讲述如何解决这个问题,但是无非就是encode,decode相关的,这是导致该问题出现的真正原因吗?不是的。 很多时候,我
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