python文本分析案例

以下是一个简单的Python文本分析案例，用于分析一篇文章中出现次数最多的单词：

import re

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

# 剔除标点符号和换行符
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
text = re.sub(r'\n', ' ', text)

# 转换成小写并分割成单词列表
words = text.lower().split()

# 统计每个单词出现的次数
word_counts = {}
for word in words:
    if word in word_counts:
        word_counts[word] += 1
    else:
        word_counts[word] = 1

# 找出出现次数最多的单词
most_common_word = max(word_counts, key=word_counts.get)

print("出现次数最多的单词是 '{}'，共出现了 {} 次。".format(most_common_word, word_counts[most_common_word]))

这个案例首先读取一个名为`article.txt`的文件，然后剔除文件中的标点符号和换行符，把文章内容转换成小写并分割成单词列表。接着，统计每个单词出现的次数，并找出出现次数最多的单词。最后，输出结果。

相关问题

python中文文本分析实例

一个简单的中文文本分析实例是对一段文本进行词频统计，以下是一个基于Python的实现：

import jieba

text = "今天天气真好，我打算出去散步。"

# 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

# 输出词频结果
for word, count in freq.items():
    print(word, count)

这个程序使用jieba库对文本进行分词，然后统计每个词出现的次数。最终输出每个词以及它在文本中出现的次数。这个程序可以处理中文文本，因为它使用了jieba库来进行中文分词。

Python 文本进度条实例

在 Python 中，可以使用 \r 和 sys.stdout.flush() 来实现文本进度条。以下是一个示例：

import time
import sys

def progress_bar(percent):
    bar_length = 20
    filled_length = int(percent * bar_length)
    bar = '=' * filled_length + '-' * (bar_length - filled_length)
    sys.stdout.write('\r[%s] %d%%' % (bar, percent*100))
    sys.stdout.flush()

for i in range(101):
    progress_bar(i/100)
    time.sleep(0.1)

在这个示例中，progress_bar() 函数接受一个百分比值，并使用该值计算进度条的填充长度。然后使用 sys.stdout.write() 和 sys.stdout.flush() 将进度条输出到终端。在主程序中，通过循环逐步增加百分比值，并调用 progress_bar() 函数更新进度条。使用 time.sleep() 函数可以模拟长时间运行的任务。