文本文件计算英文单词的频率与熵
时间: 2023-05-24 15:06:23 浏览: 66
频率是指在文本文件中出现的单词次数与总单词数的比例。计算出每个单词出现的次数,然后除以总单词数,即可得到单词的频率。
熵是指一个随机变量的不确定性。在文本文件中,每个单词的熵可以计算为其在总单词数下的概率的负对数乘以该概率本身的结果的累积求和。公式表示为:
熵 = - Σ (p * log2 p)
其中,p是指每个单词在文本文件中出现的概率。累积求和的范围为文本文件中所有单词。
实现步骤:
1. 读取文本文件,并将文件内容转换为小写格式。
2. 将文本文件内容按照空格分割成单词数组。
3. 遍历单词数组,并统计每个单词出现的次数。
4. 计算每个单词在总单词数下的概率,并根据公式计算熵。
5. 将每个单词的频率和熵存储在字典中。
6. 输出字典中所有单词的频率和熵。
示例代码:
```python
import math
# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r') as f:
text = f.read().lower()
# 将文本文件内容按照空格分割成单词数组
words = text.split()
# 统计每个单词出现的次数
word_count = {}
for word in words:
if word not in word_count:
word_count[word] = 1
else:
word_count[word] += 1
# 计算总单词数
total_words = sum(word_count.values())
# 计算每个单词在总单词数下的概率,并根据公式计算熵
word_frequency = {}
word_entropy = {}
for word, count in word_count.items():
frequency = count / total_words
entropy = -frequency * math.log2(frequency)
word_frequency[word] = frequency
word_entropy[word] = entropy
# 输出所有单词的频率和熵
for word, frequency in word_frequency.items():
print(word, 'Frequency:', frequency, 'Entropy:', word_entropy[word])
```
注意:上述代码中可能存在除以0的情况,因此在实际应用中需要进行异常处理。