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

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

在sypder上运行jieba库的代码: import matplotlib.pyplot as pltfracs = [2,2,1,1,1]labels = 'houqin', 'jiemian', 'zhengjiehong','baogan','dadaima'explode = [ 0,0,0,0,0]plt.axes(aspect=1)plt.pie(x=fracs, labels=labels, explode=explode,autopct='%3.1f %%', shadow=T

1 #统计<三国志>里人物的出现次数 2 3 import jieba 4 text = open('threekingdoms.txt','r',encoding='utf-8').read() 5 excludes = {'将军','却说','二人','不能','如此','荆州','不可','商议','如何','军士','左右','主公','引兵','次日','大喜','军马', 6 '天下','东吴','于是'} 7 #返回列表类型的分词结果 8 words = jieba.lcut(t

第一步:先安装jieba库 输入命令:pip install jieba jieba库常用函数: jieba库分词的三种模式: 1.精准模式:把文本精准地分开,不存在冗余 2.全模式:把文中所有可能的词语都扫描出来,存在冗余 3.搜索引擎模式:在精准模式的基础上,再次对长词进行切分 精准模式: >>> import jieba >>> jieba.lcut("中国是一个伟大的国家") Building prefix dict from the def

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

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']

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

代码在github网站,https://github.com/chaigee/chaigee,中的z3.py文件 py.txt为团队中文简介文件 代码运行后词频统计使用xlwt库将数据发送到excel表格,如图,频数为1的省略 在excel表格作柱形图如图所示 由此分析我们团队的简介用词得出:我们团队不仅注重团队合作,而且注重团队分工,发扬队员风格,提高队员对项目的兴趣,做擅长的工作,多次提到宣言以此提高团队凝聚力.

# 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.jieba库基本介绍 (1).jieba库概述 jieba是优秀的中文分词第三方库 - 中文文本需要通过分词获得单个的词语         - jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装 - jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数 (2).jieba分词的原理 Jieba分词依靠中文词库 - 利用一个中文词库,确定汉字之间的关联概率         - 汉字间概率大的组成词组,形成分词结果 - 除了分词,用户还可以添加自定义的词组 2.jieba库使用说明 (1).jie

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

import jieba jieba.add_word("福军") jieba.add_word("少安") excludes={"一个","他们","自己","现在","已经","什么","这个","没有","这样","知道","两个"} txt

需求:给瓦尔登湖文章统计单词出现的频率 思路:首先读取文件并以空格分割得到列表,然后利用for循环遍历列表中的元素并把去掉列表元素中的符号,第三步去掉相同的元素,将列表转换为一个字典,最后按照键值对升序排序. 源码: #!/user/bin/env python #-*-coding:utf-8 -*- #Author: qinjiaxi import string path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\walden.txt" with

https://www.cnblogs.com/snailclimb/p/9086433.html https://blog.csdn.net/codejas/article/details/80356544     csdn博客,写的蛮好的,还有两个小项目 https://blog.csdn.net/MessiNine/article/details/80443764

#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

# 把语料中的单词全部抽取出来, 转成小写, 并且去除单词中间的特殊符号 def words(text): return re.findall('[a-z]+', text.lower()) def train(features): model = collections.defaultdict(lambda: 1) for f in features: model[f] += 1 return model NWORDS = train(words(open('big.txt').read())

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

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