py库: jieba (中文词频统计) 、collections (字频统计)、WordCloud (词云)

先来个最简单的:

# 查找列表中出现次数最多的值
ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 1, 2, 1, 1]
ls = ["呵呵", "呵呵", "呵呵", "哈哈", "哈哈", "拉拉"]
y = max(set(ls), key=ls.count)
print(y)

一、字频统计:  ( collections 库)  2017-10-27

这个库是python 自带的

http://www.cnblogs.com/George1994/p/7204880.html  Python collections模块总结

https://www.imooc.com/video/16366  counter的视频  2018-11-26

先练习一下方法的使用: collections.Counter  (这个库里只有Counter这个类比较好用)

from collections import Counter
cnt = Counter()
for word in ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']:
cnt[word] += 1
print(cnt.most_common()) #[('blue', 3), ('red', 2), ('green', 1)] cnt = Counter()
for char in 'hellllooeooo':
cnt[char] += 1
print(cnt.most_common()) #[('o', 5), ('l', 4), ('e', 2), ('h', 1)]
#for key, val in cnt.most_common():
# print(key, val)
复制代码 1、随机生成100个英文字母,字频统计: 复制代码
# -*- coding: utf-8 -*-
# coding=utf-8 import random
import collections
import string #str1 = '赵钱孙李周吴郑王'
str1 = string.ascii_uppercase # 大写 ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ
#str1 = string.ascii_lowercase # 小写 abcdefghijklmnopqrstuvwxyz
#str1 = string.ascii_letters # 大写和小写 abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ
mylist = [random.choice(str1) for i in range(100)]
mycount = collections.Counter(mylist)
for key, val in mycount.most_common(10): # 有序
print(key, val)
复制代码 2、读取文本文件,字频统计:  (统计李白981首诗中,最常出现的10个字) 复制代码
# -*- coding: utf-8 -*-
# coding=utf-8 import collections # 读取文本文件,把所有的汉字拆成一个list
f = open("jieba_text.txt", 'r', encoding='utf8') # 打开文件,并读取要处理的大段文字
txt1 = f.read()
txt1 = txt1.replace('\n', '') # 删掉换行符
txt1 = txt1.replace(',', '') # 删掉逗号
txt1 = txt1.replace('。', '') # 删掉句号
mylist = list(txt1)
mycount = collections.Counter(mylist)
for key, val in mycount.most_common(10): # 有序(返回前10个)
print(key, val)

一个小练习:扒取李白诗词981篇,进行词频统计:

前一阵不是有清华附小的小学生论文《大数据分析帮你进一步认识苏轼》么,其中有对苏轼的词频统计。

为了赶上小学生的水平,刚才做了个小练习,想统计一下李白的981首诗中的每个字的出现频率。代码就不放上来了。写的不太好,但效果差不多做出来了。

1、http://www.shicimingju.com/chaxun/zuozhe/1.html   这个页面有李白诗词,但是不完整,所以要进入诗词标题的链接的下一级页面,扒取完整诗词。以及翻页后的页面,再进行扒取,然后存于txt文件

2、用本页最上面的单字字频统计的代码,统计出李白诗词中,最常见的几个字的次序如下: 不人天云山风月白一何

二、字频统计:    这个没有用第三方库。  2017-10-17

# -*- coding: utf-8 -*-
# coding=utf-8 def histogram(s, old_d):
d = old_d
for c in s:
d[c] = d.get(c, 0) + 1
return d # 读取文件,拆成行 list格式的
f = open("jieba_text.txt", 'r', encoding='utf8') # 从文件中读取要处理的大段文字
lines = []
for line in f:
rs = line.rstrip('\n') # 删掉换行符
lines.append(rs)
print(lines) # 把行拆成单字,拆成dict格式的
myWords = dict()
for i in range(len(lines)):
myWords = histogram(lines[i], myWords)
print(myWords) # myWords={'望': 3, '庐': 1, '山': 9, '瀑': 2, '布': 2, '日': 4, '照': 21, '香': 12, '炉': 1, '生': 2, '紫': 1, '烟': 3}
a = sorted(myWords.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True) # 按值排序
print(dict(a)) # 转化为dict

http://www.cnblogs.com/whaben/p/6495702.html  python 列表排序方法sort、sorted技巧篇

http://www.cnblogs.com/dylan-wu/p/6041465.html  python的sorted函数对字典按key排序和按value排序

http://blog.csdn.net/u013679490/article/details/54426324  根据字典中K/V排序

http://blog.csdn.net/sxingming/article/details/51352807  python 如何反转序列

三、中文分词:    ( jieba 库 )   这个可以处理词汇

http://www.jianshu.com/p/22cdbbeeb778  jieba的教程

# -*- coding: utf-8 -*-
# coding=utf-8 import jieba
import jieba.analyse # text = "故宫的著名景点包括乾清宫、太和殿和午门等。其中乾清宫非常精美,午门是紫禁城的正门,午门居中向阳。"
text = ''
#jieba.load_userdict("jieba_dict.txt") # 用户自定义词典 (用户可以自己在这个文本文件中,写好自定制词汇)
f = open('jieba_text.txt', 'r', encoding='utf8') # 要进行分词处理的文本文件 (统统按照utf8文件去处理,省得麻烦)
lines = f.readlines()
for line in lines:
text += line # seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False) #精确模式(默认是精确模式)
seg_list = jieba.cut(text) # 精确模式(默认是精确模式)
print("[精确模式]: ", "/ ".join(seg_list)) # seg_list2 = jieba.cut(text, cut_all=True) #全模式
# print("[全模式]: ", "/ ".join(seg_list2)) # seg_list3 = jieba.cut_for_search(text) #搜索引擎模式
# print("[搜索引擎模式]: ","/ ".join(seg_list3)) tags = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5)
print("关键词: ", " / ".join(tags))

四、词云:    ( WordCloud 库 ) 

在安装 这个库的时候不是很顺利。所以去这个网站下载.whl文件。下载后暂时保存在c:/Python3/Scripts/wordcloud‑1.3.2‑cp36‑cp36m‑win32.whl

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud

python pip.exe install wordcloud‑1.3.2‑cp36‑cp36m‑win32.whl

1、例子,最简单词云:

# -*- coding: utf-8 -*-
# coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
import jieba txt1 = open('word.txt', 'r', encoding='utf8').read() # word.txt,随便放点中文文章
words_ls = jieba.cut(txt1, cut_all=True)
words_split = " ".join(words_ls) wc = WordCloud() # 字体这里有个坑,一定要设这个参数。否则会显示一堆小方框wc.font_path="simhei.ttf" # 黑体
my_wordcloud = wc.generate(words_split)
plt.imshow(my_wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show() wc.to_file('zzz.png') # 保存图片文件
复制代码 2、例子,带遮罩的词云: 复制代码
# -*- coding: utf-8 -*-
# coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt
import wordcloud
import jieba txt1 = open('word.txt', 'r', encoding='utf8').read()
words_ls = jieba.cut(txt1, cut_all=True)
words_split = " ".join(words_ls) # 参数都可以注释掉,但必须设置font_path
wc = wordcloud.WordCloud(
width=800,
height=600,
background_color="#ffffff", # 设置背景颜色
max_words=500, # 词的最大数(默认为200)
max_font_size=60, # 最大字体尺寸
min_font_size=10, # 最小字体尺寸(默认为4)
colormap='bone', # string or matplotlib colormap, default="viridis"
random_state=10, # 设置有多少种随机生成状态,即有多少种配色方案
mask=plt.imread("mask2.gif"), # 读取遮罩图片!!
font_path='simhei.ttf'
)
my_wordcloud = wc.generate(words_split) plt.imshow(my_wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()
wc.to_file('zzz.png') # 保存图片文件

(参数说明)

font_path:

msyh.ttf   微软雅黑
msyhbd.ttf   微软雅黑 粗体
simsun.ttc   宋体
simhei.ttf   黑体

colormap:

autumn  从红色平滑变化到橙色,然后到黄色。
bone  具有较高的蓝色成分的灰度色图。该色图用于对灰度图添加电子的视图。
cool  包含青绿色和品红色的阴影色。从青绿色平滑变化到品红色。
copper  从黑色平滑过渡到亮铜色。
flag  包含红、白、绿和黑色。
gray  返回线性灰度色图。
hot   从黑平滑过度到红、橙色和黄色的背景色,然后到白色。
hsv   从红,变化到黄、绿、青绿、品红,返回到红。
jet   从蓝到红,中间经过青绿、黄和橙色。它是hsv色图的一个变异。
line   产生由坐标轴的ColorOrder属性产生的颜色以及灰的背景色的色图。
pink   柔和的桃红色,它提供了灰度图的深褐色调着色。
prism   重复这六种颜色:红、橙、黄、绿、蓝和紫色。
spring   包含品红和黄的阴影颜色。
summer   包含绿和黄的阴影颜色。
white   全白的单色色图。
winter   包含蓝和绿的阴影色。

http://blog.csdn.net/doiido/article/details/43675465  Python open() 函数 文件处理  (讲的是 open('zz.txt',)   函数的使用)

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