一.环境以及注意事项 1.windows10家庭版 python 3.7.1 2.需要使用到的库 wordcloud(词云),jieba(中文分词库),安装过程不展示 3.注意事项:由于wordcloud默认是英文不支持中文,所以需要一个特殊字体 simsum.tff.下载地址: https://s3-us-west-2.amazonaws.com/notion-static/b869cb0c7f4e4c909a069eaebbd2b7ad/simsun.ttf 请安装到C:\Windows\F

第一次个人作业——词频统计 第一次做这种大作业,明显感觉陌生,各种规范和技能也是第一次使用,希望自己好运. 目录:一.基本要求 二.需求分析及时间估计 三.实现思路及过程 四.测试用例.时间性能分析及改进方法 五.经验总结 一.基本要求 1. 统计文件的字符数(只需要统计Ascii码,汉字不用考虑,换行符不用考虑,'\0'不用考虑)(ascii码大小在[32,126]之间) 2. 统计文件的单词总数 3. 统计文件的总行数(任何字符构成的行,都需要统计)(不要只看换行符的数量,要小心最后一行没有

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

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)

1.词频统计 (1)词频分析是对文章中重要词汇出现的次数进行统计与分析,是文本 挖掘的重要手段.它是文献计量学中传统的和具有代表性的一种内容分析方法,基本原理是通过词出现频次多少的变化,来确定热点及其变化趋势. (2)安装jieba库 安装说明代码对 Python 2/3 均兼容 全自动安装:easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba半自动安装:先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba

一.安装jieba库 :\>pip install jieba #或者 pip3 install jieba 二.jieba库解析 jieba库主要提供提供分词功能,可以辅助自定义分词词典. jieba库中包含的主要函数如下: jieba.cut(s)                                                               精确模式,返回一个可迭代的数据类型 jieba.cut(s,cut_all=True)                  

一.jieba 库简介 (1) jieba 库的分词原理是利用一个中文词库,将待分词的内容与分词词库进行比对,通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组:除此之外,jieba 库还提供了增加自定义中文单词的功能. (2) jieba 库支持3种分词模式: 精确模式:将句子最精确地切开,适合文本分析. 全模式:将句子中所以可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能消除歧义. 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长分词再次切分,提高召回率,适合搜索引擎分词. 二.安装库函数 (1) 在命令行下输

# -*- coding: UTF-8 -*- import sys import numpy as np import pandas as pd import jieba import jieba.analyse import codecs #设置pd的显示长度 pd.set_option('max_colwidth',500) #载入数据 rows=pd.read_csv('datas1.csv', header=0,encoding='utf-8',dtype=str) #载入停用词 ji

1.安装jieba库 舍友帮装的,我也不会( ╯□╰ ) 2.上网寻找政府工作报告 3.参照课本三国演义词频统计代码编写 import jieba txt = open("D:\政府工作报告.txt","r",encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = c

以下代码对鲁迅的<祝福>进行了词频统计: import io import jieba txt = io.open("zhufu.txt", "r", encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = counts.get(word,0) + 1 i

代码已发至github上的python文件 词频统计结果如下(词频为1的词组数量已省略): {'是': 5, '风格': 4, '擅长': 4, '的': 4, '兴趣': 4, '宣言': 4, '有': 3, 'python': 3, '代码': 2, '员': 2, 'helloworld': 2, '哲学': 2, '当': 2, '对': 2, '很': 2, 'matlab': 2, '平凡': 2} 用词特点: 柱形图和饼图的创建通过代码实现图画中只显示频数2以上的词频重复的词频较

第一步:首先需要安装工具python 第二步:在电脑cmd后台下载安装如下工具: (有一些是安装好python电脑自带有哦) 有一些会出现一种情况就是安装不了词云展示库 有下面解决方法,需看请复制链接查看:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 第三步: 1.准备好你打算统计的文件,命名为 家.txt,保存到桌面 2.准备一个做背景的图片,命名为girl.jpg,同样保存到桌面 第四步:插入代码 import re # 正则表达

1.利用jieba分词,排除停用词stopword之后,对文章中的词进行词频统计,并用matplotlib进行直方图展示 # coding: utf-8 import codecs import matplotlib.pyplot as plt import jieba # import sys # reload(sys) # sys.setdefaultencoding('utf-8') from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif']

一.环境 1.python3.6 2.windows系统 3.安装第三方模块 pip install wordcloud #词云展示库 pip install jieba #结巴分词 pip install matplotlib #图像展示库 二.需求 统计article.txt里的文章的词频 三.代码 import collections #词库统计库,自带模块 import re #正则表达式 自带模块 import wordcloud #词云展示库,pip install wordclou

原需求 1.读取文件,文件内包可含英文字符,及常见标点,空格级换行符. 2.统计英文单词在本文件的出现次数 3.将统计结果排序 4.显示排序结果 新需求: 1.小文件输入. 为表明程序能跑 2.支持命令行输入英文作品的文件名 3. 支持命令行输入存储有英文作品文件的目录名,批量统计 4. 从控制台读入英文单篇作品,重定向输出 代码实现: 在原代码的基础上稍做了修改,使之可以批量读取文件夹下的所有文件,所以加了一个mode来判断是单个文件输入还是文件夹输入,来不及整理程序,所以现在程序有点丑.这次

计数 直接上代码 public class LocalStormSumTopology { public static void main(String[] agrs) { //Topology是通过build模式创建出来的 //storm中的所有作业都是通过topology来指定的 TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); //在设置bolt到topology时,需要设置该bolt的上游的spout或者bolt的id,这样topology

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: novel = novelFile.read() # 将小说中的特殊符号过滤 with open('

1.字符串操作: 解析身份证号:生日.性别.出生地等. ID = input('请输入十八位身份证号码: ') if len(ID) == 18: print("你的身份证号码是 " + ID) else: print("错误的身份证号码") ID_add = ID[0:6] ID_birth = ID[6:14] ID_sex = ID[14:17] ID_check = ID[17] # ID_add是身份证中的区域代码,如果有一个行政区划代码字典,就可以用获取

下面是利用云图和结巴库完成词频统计.代码如下: # -*- coding:utf- -*- from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from PIL import Image from jieba import * def Replace(text,old,new): #替换列表的字符串 for char in old: text = text.replace(char,

一.字符串操作: 解析身份证号:生日.性别.出生地等. 凯撒密码编码与解码 网址观察与批量生成 2.凯撒密码编码与解码 凯撒加密法的替换方法是通过排列明文和密文字母表,密文字母表示通过将明文字母表向左或向右移动一个固定数目的位置.例如,当偏移量是左移3的时候(解密时的密钥就是3),所有的字母A将被替换成D,B变成E,以此类推X将变成A,Y变成B,Z变成C.由此可见,位数就是凯撒密码加密和解密的密钥. def change(c,i): c = c.lower() num = ord(c) if n