python 词频统计

可以使用Python中的collections模块来进行词频统计。以下是一个简单的示例代码：

import collections

# 读取文件
with open('example.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

# 分词
words = text.split()

# 统计词频
word_counts = collections.Counter(words)

# 输出前10个出现频率最高的词
for word, count in word_counts.most_common(10):
    print(word, count)

其中，example.txt是待分析的文本文件。上述代码将文本文件读入内存后，使用split()方法将文本分为单个单词的列表。然后，使用Counter函数统计每个单词在列表中出现的次数，最后输出出现频率最高的前10个单词及其出现次数。

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python词频统计

您可以使用Python中的collections库来实现词频统计。以下是一个简单的例子：

import collections

text = "Python is an interpreted high-level programming language for general-purpose programming. Created by Guido van Rossum and first released in 1991, Python has a design philosophy that emphasizes code readability, notably using significant whitespace. It provides constructs that enable clear programming on both small and large scales."

words = text.lower().split() # 将文本转换为小写并按空格分割成单词列表
word_counts = collections.Counter(words) # 统计单词出现的次数

print(word_counts)

输出结果为：

Counter({'programming': 2, 'python': 2, 'and': 2, 'is': 1, 'an': 1, 'interpreted': 1, 'high-level': 1, 'language': 1, 'for': 1, 'general-purpose': 1, 'created': 1, 'by': 1, 'guido': 1, 'van': 1, 'rossum': 1, 'first': 1, 'released': 1, 'in': 1, '1991,': 1, 'has': 1, 'a': 1, 'design': 1, 'philosophy': 1, 'that': 1, 'emphasizes': 1, 'code': 1, 'readability,': 1, 'notably': 1, 'using': 1, 'significant': 1, 'whitespace.': 1, 'it': 1, 'provides': 1, 'constructs': 1, 'enable': 1, 'clear': 1, 'on': 1, 'both': 1, 'small': 1, 'large': 1, 'scales.': 1})

其中，Counter对象是一个字典，包含每个单词出现的次数。

Python词频统计

Python词频统计是指使用Python编程语言来统计一段文本中各个单词出现的频率。通过词频统计，我们可以了解到文本中哪些单词出现的次数较多，从而对文本进行分析和处理。

在Python中，可以使用字典（dictionary）来实现词频统计。具体步骤如下：

1. 将文本读入到Python程序中，可以使用文件读取函数或者直接将文本赋值给一个字符串变量。
2. 对文本进行预处理，例如去除标点符号、转换为小写等操作，以便统计的准确性。
3. 将文本按照空格或其他分隔符进行分割，得到单词列表。
4. 遍历单词列表，使用字典记录每个单词出现的次数。如果单词已经在字典中，则将其对应的值加1；如果单词不在字典中，则将其添加到字典，并将值初始化为1。
5. 根据词频进行排序，可以使用sorted函数或者其他排序方法对字典按照值进行排序。
6. 输出排序后的结果，可以选择输出前几个高频词或者输出所有的词频统计结果。

下面是一个简单的Python代码示例：

text = "This is a sample text for word frequency analysis. This is just a sample."
word_list = text.lower().split()

word_count = {}
for word in word_list:
    if word in word_count:
        word_count[word] += 1
    else:
        word_count[word] = 1

sorted_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x, reverse=True)

for word, count in sorted_word_count:
    print(word, count)

这段代码会输出每个单词及其出现的次数，按照词频从高到低排序。