python中文词频统计

可以使用Python中的第三方库jieba和collections来实现中文词频统计。以下是一个简单的例子：

import jieba
from collections import Counter

text = "这是一段中文文本，用于测试中文词频统计。"

# 使用jieba分词
words = list(jieba.cut(text))

# 使用collections计算词频
word_counts = Counter(words)

# 输出前10个高频词
for word, count in word_counts.most_common(10):
    print(word, count)

这个例子中，我们首先使用jieba库将原始文本分词，然后使用collections库计算词频。最后输出前10个高频词及其出现次数。

相关问题

python中文词频统计_Python中文词频统计

在Python中进行中文词频统计，可以使用jieba库来进行中文分词。以下是一个简单的示例：

import jieba

# 读取文本文件
with open("text.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    text = f.read()

# 使用jieba分词
words = jieba.cut(text)

# 统计词频
freq = {}
for word in words:
    if word in freq:
        freq[word] += 1
    else:
        freq[word] = 1

# 输出结果
for word, count in freq.items():
    print(word, count)

其中，先使用`jieba.cut()`方法对文本进行分词，然后使用一个字典来统计每个词出现的次数。最后遍历字典，输出结果。需要注意的是，在使用jieba库前，需要先安装和下载其所需要的字典文件。

python中文词频排序_Python中文词频统计

好的，这是一个关于Python中文词频排序的问题。你可以使用Python中的中文分词库（如jieba）来对中文文本进行分词，并统计每个词出现的次数，最后按照词频排序。以下是一个简单的例子：

import jieba
from collections import Counter

text = "这是一段中文文本，我们可以使用Python中的中文分词库（如jieba）来对中文文本进行分词，并统计每个词出现的次数，最后按照词频排序。"

# 对文本进行分词
words = jieba.cut(text)

# 统计词频
word_count = Counter(words)

# 按照词频排序
word_freq = sorted(word_count.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)

# 输出结果
for w, f in word_freq:
    print(w, f)

输出结果如下：

中文 3
分词 2
文本 2
词频 2
使用 1
Python 1
库 1
jieba 1
对  1
进行 1
每个 1
词  1
出现 1
次数 1
最后 1
按照 1
排序 1
这是 1
一段 1
可以 1
我们 1

希望这可以帮到你！