Python文本分析

以下是使用Python进行文本词频分析的步骤[^1]：

1. 读取文本文件：使用Python的文件操作函数，如`open()`来读取文本文件。
2. 清洗文本数据：对文本进行预处理，如去除标点符号、转换为小写等。
3. 分词：将文本拆分成单词或词组，可以使用Python的字符串操作函数或第三方库，如NLTK。
4. 统计词频：使用Python的字典数据结构，遍历分词结果并统计每个词出现的次数。
5. 排序：根据词频对词汇表进行排序，可以使用Python的`sorted()`函数。
6. 可视化：使用Python的数据可视化库，如Matplotlib或Seaborn，将词频结果以图表形式展示。

下面是一个示例代码，演示了如何使用Python进行文本词频分析：

# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r') as file:
    text = file.read()

# 清洗文本数据
text = text.lower()
text = text.replace('.', '')
text = text.replace(',', '')

# 分词
words = text.split()

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

# 排序
sorted_word_freq = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 打印词频统计结果
for word, freq in sorted_word_freq:
    print(word, freq)