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
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2023-08-30 09:41:35
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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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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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教育研究中，经常对一个或者多个文本进行词频统计分析，用以反映该文本的主题。本文首先介绍利用oset开源库中提供的wordcount()函数实现的字符统计简单调用方式（第2小节）；随后解析wordcount()函数源代码以及其中的一些知识点（第3小节）。1.文件夹内容展示 该文件夹中分别包含“教育学部.txt”，“心理学部.txt”等单个文件。我们将利用oset库中wordcount函数实现对单个文
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2023-08-12 22:24:55
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1.下载安装jieba库利用镜像下载安装pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jieba2. jieba库作用与功能概述jieba库利用中文词库，对中文文本，通过分词，获得单个的词语jieba库常用函数：2.1 精确模式（把文本精确的切分开，不存在冗余单词）2.1.1 jieba.cut(“菜篮子里面团着一条蛇”) 返回一个
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2023-08-09 19:25:55
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python采用第三方库进行中文分词，本文章只是记录文章。1.需要下载第三方库jieba： cmd: pip install jieba2.为了方便测试，在同级目录下，准备一个txt格式文件，文件名随意，这里我也是随便取的：  
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2023-09-29 20:51:16
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import jieba
def getText():
txt=open("hamlet.txt","r").read()
txt=txt.lower()
for ch in '|"#$%&()*+,-./:;<>+?@[\\]^_{|}~':
txt=txt.replace(ch," ")
return txt
harmTxt=
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2023-06-04 21:10:44
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import re
def fre(TargetName, desName):
'''打开 TargetName 文本，统计总单词数、独特的单词数、单词词频，并写入 desName 文件中'''
dict = {} # 存放单词
number = 0 # 统计文本总单词数
uniqueNum = 0 # 统计文本不重复的单词的个数
# 打开文本
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2023-06-04 21:26:00
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一、工具下载二、工具使用方式目录文件如下所示：请先在word.txt文件里放入目标长尾词，一行一个：文件-另存为：选择utf-8编码并直接保存替换原文件：打开程序文件“WordCount.exe”：程序自动执行到完毕，看到最底部的提示即可关闭。数据结果保存在“result.txt”文件里。程序自动执行到完毕，看到最底部的提示即可关闭。 数据结果保存在“result.txt”文件里。其他文件作用“u
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2023-10-11 09:23:29
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中文文本需要通过分词获得单个的词语，jieba库是优秀的中文分词第三方库，jieba提供三种分词模式。 jieba分词的三种模式 精确模式：把文本精确的切分开，不存在冗余单词 全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来，有冗余 搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分 代码示例： import ...
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2021-07-24 19:32:00
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1：分词技术1.1：规则分词基于规则的分词是一种机械分词的方法，主要是通过维护词典，在切分语句时，将语句的每个字符串与词表中的词进行逐一匹配，找到则切分，否则不切分。1.1.1 正向最大匹配法正向最大匹配法（Maximum Match Method，MM法）的基本思想：假定分词词典中的最长词有i个汉字字符，则用被处理文档的当前子串中的前i个字作为匹配字段，查找字典。如果字典中存在这样的一个i字词，
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2024-05-31 13:58:55
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一、MapReduce1.0运行模型 二、MapReduce编程模型之执行步骤 1、准备map处理的输入数据2、交给Mapper进行处理3、Shuffle【规则可以自己控制】4、Reduce处理[合并、归并]5、输出 MapReduce处理流程InputFormat读数据，通过Split将数据切片成InputSplit，通过RecordReader读取记录，再交给ma
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2024-10-09 12:43:05
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通过上篇文章hadoop之旅5-idea通过maven搭建hdfs环境，相信大家都可以在idea上做hadoop访问hdfs文件系统的开发了。一个云盘其实就可以基于这样的系统做出来。有兴趣的大家可以试着自己去实战一下。今天带大家在本地执行Mapreduce，进行单词个数的统计，一般用于调试。线上模式也很简单，只需要打好jar包，在线上服务通过 hadoop jar xxxx.jar 包名+类 命令
目录 一、"文本词频统计"问题分析 1.1 问题分析 二、"Hamlet英文词频统计"实例讲解 三、"《三国演义》人物出场统计"实例讲解(上) 四、"《三国演义》人物出场统计"实例讲解(下) 4.1 《三国演义》人物出场统计 五、"文本词频统计"举一反三 5.1 应用问题的扩展 一、"文本词频统计"
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2020-12-13 19:51:00
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目录一、"文本词频统计"问题分析1.1 问题分析二、"Hamlet英文词频统计"实例讲解三、"《三国演义》人物出场统计"实例讲解(上)四、"《三国演义》人物出场统计"实例讲解(下)4.1 《三国演义》人物出场统计五、"文本词频统计"举一反三5.1 应用问题的扩展一、"文本词频统计"问题分析1.1 问题分析文本词频统计需求：一篇文章，出现了哪些词？哪些词出现得最多？该怎么做呢？英文文本 -->
原创
2021-04-16 08:29:04
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## 基于Python的文本词频统计方案
在数据分析与自然语言处理(NLP)领域，文本词频统计是一项基本而重要的任务。它可以帮助我们理解文本的主题、情感和信息量。在本篇文章中，我们将探讨如何在Python中实现文本词频统计，并通过一个示例解决具体问题。此外，我们将涉及必要的库、代码示例以及项目的时间管理。
### 问题定义
我们希望从一份下载的文本文件中提取词频，并找到出现频率最高的前10个
这里写目录标题前言文本转变向量基于词袋模型的One-hot 编码()：TF—IDF（Term Frequency------Inverse Document Frequency）基于词嵌入（word2vec）原理：训练阶段：两种训练模型：连续词袋（CBOW)：Skip-gram：优化方法（待补充）：Negative SampleHierarchical Softmax 前言本文适合小白入门学习（
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2024-04-23 09:16:52
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简单统计一个小说中哪些个汉字出现的频率最高：import codecs
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默认字体
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号
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2023-05-31 12:08:52
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文本准备英文文本(hamlet分析词频)：https://python123.io/resources/pye/hamlet.txt中文文本(三国演义 分析人物)：https://python123.io/resources/pye/threekingdoms.txtHamlet英文词频统计#CalHamletV1.py
#获取文本内容并去噪及归一化
def getText():
tex
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2023-08-25 17:23:57
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统计中文词频是Python考试中常见的操作，由于考察内容较多，因此比较麻烦，那么有没有好的方法来实现呢？今天，我们总结了四种常见的中文词频统计方法，并列出代码，供大家学习参考。中文词频统计主要是通过open()打开文本，然后read()方法读取后，采用结巴分词(jieba)模块进行分词，接着用推表推导式、Counter或者是字典的方法来统计词频，也可以采用NLTK的方法，最后格式化打印出来。题目：
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2024-08-31 19:55:25
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