#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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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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# 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
# Java英文词频统计
## 简介
英文词频统计是一种常用的文本分析方法,用于统计一段文本中各个单词出现的频率。在Java编程语言中,我们可以使用各种数据结构和算法来实现英文词频统计。本文将通过示例代码和详细解释,介绍如何使用Java来进行英文词频统计。
## 代码示例
```java
import java.util.*;
public class WordFrequency {
原创
2023-08-08 08:56:22
188阅读
# R语言英文词频统计
在文本分析中,词频统计是最基础和最重要的步骤之一。它能够帮助我们了解文本中出现频率最高的词汇,从而揭示出文本的主题和主要内容。R语言作为一种强大的统计分析工具,非常适合进行词频统计和文本挖掘。本篇文章将介绍如何使用R语言进行英文文本的词频统计,并配以示例代码和可视化效果。
## 环境准备
首先,我们需要安装并加载一些必要的R包,主要是`tm`和`wordcloud`,
我们这次需要解决的问题是在一篇文章中,哪一些词汇出现的最多,如何去做,我们考虑英文文本和中文的文本。 首先,我们先对哈姆雷特的英文文本进行统计词频。 1、获取文本并进行归一化def gettext():
txt=open("hamlet.txt","r").read()
txt=txt.lower()
for ch in '!"#$%&()*+,-./:;<&
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2023-08-21 14:53:56
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在进行英文词频统计的过程中,去掉停用词是一个重要的步骤。通过Python语言,我们可以高效地处理文本数据并提取有意义的词频统计信息。本文将为您展示这个过程,包括兼容性分析、迁移指南、实战案例等多个方面的内容。
### 版本对比
在进行英文词频统计时,使用不同版本的Python及其库可能会影响到停用词的处理。以下是不同版本之间的特性对比。
| 版本 | 特性
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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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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输出单个文件中的 N 个英语单词出现的次数定义双列集合,将单词不重复的读入一列中,另一列用来计数import java.io.BufferedReader;
import java.util.Arrays;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.TreeMap;
public class St
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2023-06-12 11:40:00
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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
220阅读
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
196阅读
在数据分析领域,进行英文文本词频分析时,尤其是在进行自然语言处理任务时,处理停止词是一个重要的步骤。停止词是指在文本中出现频率高但对文本分析价值低的词,如“the”、“is”、“in”等。在这篇博文中,我将详细记录如何使用 Python 进行英文词频分析,并处理停止词,包括技术原理、架构解析、源码分析、案例分析及扩展讨论。
### 背景描述
在自然语言处理(NLP)中,词频分析是一个基础且重要的
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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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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07 Spark RDD编程 综合实例 英文词频统计 >>> s = txt.lower().split()>>> dd = {}>>> for word in s:... if word not in dd:... dd[word] = 1... else:... dd[word] = dic[w ...
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2021-05-03 23:23:47
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2评论
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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