#CalHamletV1.py def getText(): #定义函数读取文件 txt = open("hamlet.txt","r").read() txt = txt.lower() #将所有字符转换为小写 for ch in '!@#$%^&*(_)-+=\\[]}{|;:\'\"`~,<.>?/': txt = txt.replace(ch, " ") #将所有特殊符号用空格替代 return txt ha

#瓦登尔湖词频统计: import string path = 'D:/python3/Walden.txt' with open(path,'r',encoding= 'utf-8') as text: words = [raw_word.strip(string.punctuation).lower() for raw_word in text.read().split()] words_index = set(words) counts_dict = {index:words.count(

这个作业的要求来自于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2753. 1.列表,元组,字典,集合分别如何增删改查及遍历. 列表操作如下所示: #列表 string = 'list' #字符串->列表 list1 = list(string) # ['l', 'i', 's', 't'] #列表->字符串 string1 = ''.join(list1) #list #列表的增删改查 list1 = list('this

1.统计英文单词, # 1.准备utf-8编码的文本文件file(已在文件夹中定义了 一个名叫“head.txt.rtf”文本文件,详情请见截图) def getTxt(): #3对文本预处理(包括) txt = open('head.txt.rtf').read() #2.通过文件读取字符串 str txt = txt.lower()#将所有的单词全部转化成小写 for ch in ",.!.!@#$%^'": #将所有除了单词以外的符号换成空格 txt.replace(ch, '

1.知识点 """ 1)cut() a) codecs.open() 解决编码问题 b) f.readline() 读取一行,也可以使用f.readlines()读取多行 c) words =" ".join(jieba.cut(line))分词,每个词用空格分隔 2)lcut() 返回一个list列表 """ 2.标点符号处理,并分词,存储到文件中 def fenCi(): """ 标点符号处理

1.项目背景: 原本计划着爬某房产网站的数据做点分析, 结果数据太烂了,链家网的数据干净点, 但都是新开楼盘,没有时间维度,分析意义不大. 学习的步伐不能ting,自然语言处理还的go on 2.分析步骤: (1)停用词,1028个,哪都搜得到 (2)from collections import Counter (3)from wordcloud import WordCloud (4)找一个txt文档玩一下呗,红楼梦不大不小,秒杀! 3.分析结果: 4.源码: 上面已经Import了, 注意

利用python来操作spark的词频统计,现将过程分享如下: 1.新建项目:(这里是在已有的项目中创建的,可单独创建wordcount项目) ①新建txt文件: wordcount.txt (文件内容: 跟词频统计(一)中文件一致) ②创建py文件: word.py from pyspark import SparkContext from pyspark import SparkConf conf = SparkConf().setAppName('word').setMaster('loc

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('

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

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

# 使用Python进行词频统计 mytext = """Background Industrial Light & Magic (ILM) was started by filmmaker George Lucas, . ILM has won numerous Academy Awards for Best Visual Effects, not to mention a string of Clio awards for its work on televisi

1) 博客开头给出自己的基本信息,格式建议如下: 学号2017****7128 姓名:肖文秀 词频统计及其效能分析仓库:https://gitee.com/aichenxi/word_frequency1 2) 程序分析,对程序中的四个函数做简要说明.要求附上每一段代码及对应的说明. process_file作用:打开文件,读取文件到缓冲区,关闭文件 # 读文件到缓冲区 def process_file(file_name): try: # 打开文件 file_read=open(file_na

练习: 总结列表,元组,字典,集合的联系与区别.列表,元组,字典,集合的遍历. 区别: 一.列表:列表给大家的印象是索引,有了索引就是有序,想要存储有序的项目,用列表是再好不过的选择了.在python中的列表很好区分,遇到中括号(即[ ]),都是列表,定义列表也是如此.列表中的数据可以进行增删查改等操作: 增加有两种表达方式(append().expend()),关于append的用法如下(注:mylist定义的列表名称):不难看出,用append方法增加元素,不用给元素加中括号,而用exten

字典是针对非序列集合而提供的一种数据类型,字典中的数据是无序排列的. 字典的操作 为字典增加一项 dict[key] = value students = {"Z004":"John","T002":"Peter"} students Out[23]: {'T002': 'Peter', 'Z004': 'John'} students["S007"] = "Susan" student

利用Python做一个词频统计 GitHub地址:FightingBob [Give me a star , thanks.] 词频统计 对纯英语的文本文件[Eg: 瓦尔登湖(英文版).txt]的英文单词出现的次数进行统计,并记录起来 代码实现 import string from os import path with open('瓦尔登湖(英文版).txt','rb') as text1: words = [word.strip(string.punctuation).lower() for

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

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:一棵程序树 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 我们以财经分栏为例,这里我们观察网页源码可以看到这些新闻的排布都是放在一个无序列表中,每一条新闻都是一个li,那么我们只要获取了所有的li(即li对应的ul)就能进一步解析.所以我们通过beautfulsoup来解析源码.那么获取所有li就很简单了

现有列表如下: [6, 7, 5, 9, 4, 1, 8, 6, 2, 9] 希望统计各个元素出现的次数,可以看作一个词频统计的问题. 我们希望最终得到一个这样的结果:{6:2, 7:1...}即 {某个元素:出现的次数...} 首先要将这些元素作为字典的键,建立一个初值为空的字典: >>> from random import randint >>> l = [randint(1,10) for x in xrange(10)] >>> l [6,

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']

需求: 1.设计一个词频统计的程序. 2.英语文章中包含的英语标点符号不计入统计. 3.将统计结果按照单词的出现频率由大到小进行排序. 设计: 1.基本功能和用法会在程序中进行提示. 2.原理是利用分隔符分词存入列表,然后从列表读出存入字典,键为词,值存放词的数量. 代码如图所示: 1.导入程序所需模块. 2.定义readfile类,实现去除文章中标点符号的功能. 3.定义一个getstr类,对结果输出格式进行定义. 4.构造程序主函数. 测试用例: 测试用例我选择了马丁.路德.金的演讲稿. 部

1.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 解析身份证号:生日.性别.出生地等 def function3(): print('请输入身份证号') ID = input() if len(ID) != 18: print('请输入有效的身份证号码') else: print('身份证号码格式正确') birth = ID[6:14] print('您的生日是:', format(birth)) check = ID[14:17] if int(