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
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2023-07-10 20:07:43
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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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用的是ipython notebook1.框架是打开文件，写入文件for line in open(in_file):
continue
out = open(out_file, 'w')
out.write()```2.简单的统计词频大致模板def count(in_file,out_file):
#读取文件并统计词频
word_count={}#统计词频的字典
for line in open
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2023-07-01 11:44:26
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Python——词频统计英文词频统计调用内置collections库手撕代码法中文词频统计单个文件示例：《红楼梦》多文件批量操作四大名著拓展延伸：词云图本文代码编译环境及库版本更新日志 英文词频统计调用内置collections库使用collections库的collections.Counter(）方法进行词频统计import collections
songs = 'You raise me
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2023-09-11 11:33:16
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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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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
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2023-07-06 23:07:09
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统计的文件内所有词组的个数和出现次数，并且从大到小排序，并打印出前10个最大的词组和次数test6.py文件# 统计词组频率
# 1：文字章节
# 2：建立空字典——用于存放词频的计算
# 3：对文本每一行计算词频
# 4：从字典中获取数据对到列表中
# 5：对列表中的数据对交换位置，并且从大到小进行排序
# 6：输出结果
# 设置最后显示的统计前10的词组
count= 10
# 空字典，用于存
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2023-08-21 05:42:23
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# Python统计词频
## 概述
在自然语言处理和文本分析中，统计词频是一项非常重要的任务。它可以帮助我们了解文本中出现频率最高的词汇，从而对文本进行进一步的分析和处理。Python提供了丰富的工具和库，可以方便地进行词频统计。本文将介绍如何使用Python统计词频，并给出相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装一些Python库。其中，最重要的是`nltk`和`co
原创
2023-08-14 04:18:45
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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
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2023-06-16 19:17:17
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问题描述读取给定的语料库，根据制表符’\t’划分其文本与标签，将获得的文本仅保留汉字部分，并按字划分，保存在列表中，至少使用一种方法，统计所有汉字的出现次数，并按照从高到低的顺序排序；至少使用一种方法，统计所有字频，按照从高到低的顺序排序；至少使用一种方法，计算累计频率，按照从高到低的顺序排序读取给定的语料库，根据制表符’\t’划分其文本与标签，将获得的语料使用jieba分词工具进行分词并保存至列
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2023-10-13 12:48:23
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对一段文本，想要统计各种词语出现的次数，即词频统计，思路是先分词，再进行数量统计、排序。 分词可以用jieba库，同时snownlp库也是可以实现的。jieba一般可以直接用jieba.lcut('你的文本内容abcdefg。。。')即可，非常简单。snownlp除了分词还能实现转繁体、情感分类等等功能，可以参考这篇： 分词结果一般是列表形式，例如：>>> t
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2023-05-27 16:32:48
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文本词频统计 -- HamletHamlet下载链接：https://pan.baidu.com/s/1Is2mBAED57i6nI38lcnXAA
提取码：zqw1 def getText():
txt = open("hamlet.txt","r").read() #打开文件 r 读权限
txt = txt.lower() #把英文字
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2023-06-16 14:46:09
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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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MapReduceMapReduce解决了什么早期谷歌实现了许多种计算过程，例如处理大量的原始数据，计算许多种类的衍生数据等。这些计算过程大都数据数据量非常大，因此计算过程需要分布到数百台或数千台机器上进行，才能保证过程在一个合理时间内结束，而为了处理计算并行化、数据分发和错误处理通常代码都非常复杂。为了解决这一过程，设计了一种新的抽象，将涉及并行，容错性，数据分发和负载均衡的细节包装在一个库里，
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2024-05-11 12:25:20
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文章目录1 词频统计1.1 简单词频统计1.2 加入停用词2 关键词提取2.1 关键词提取原理2.2 关键词提取代码 1 词频统计1.1 简单词频统计导入jieba库并定义文本import jieba
text = "Python是一种高级编程语言，广泛应用于人工智能、数据分析、Web开发等领域。"对文本进行分词words = jieba.cut(text)这一步会将文本分成若干个词语，并返回一
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2024-01-15 21:47:12
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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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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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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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许多英语培训机构（如新东方）都会出几本“高频词汇”的书，主要内容是统计近几年来各类外语考试中屡次出现的高频词汇，帮助考生减少需要背的生词的数量。但这些高频是如何被统计出来的呢？显然不会用手工去计算。
假如我们已经将一篇文章存在一字符串(String)对象中，为了统计词汇出现频率，最简单直接的做法是另外建一个Map：key是单词，value是 次数。将文章从头读到尾，读到一个单词就到Map里查一下
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2023-07-07 21:10:52
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实验小组：领航员：16012012张志贤 组员：16012014李鑫码云地址：https://gitee.com/lixin-123/practical_training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
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2024-08-24 19:15:04
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