python使用set完成词频统计

假设有一个字符串s，要统计其中每个单词（以空格为分隔符）出现的次数，可以使用set来辅助实现。

具体步骤如下：

1. 将字符串s拆分为单词列表words，可以使用split()函数实现。

2. 创建一个空的字典freq_dict，用于存储每个单词的出现次数。

3. 遍历单词列表words，对于每个单词，判断它是否已经在freq_dict中存在，如果存在，则将对应的计数器加1；如果不存在，则将这个单词加入freq_dict中，并将对应的计数器初始化为1。

4. 遍历完成后，freq_dict中存储的就是每个单词出现的次数了。

代码实现如下：

s = "this is a test string for testing string functions"

# 将字符串拆分为单词列表
words = s.split()

# 创建空字典，用于存储单词出现次数
freq_dict = {}

# 遍历单词列表，统计每个单词出现的次数
for word in words:
    if word in freq_dict:
        freq_dict[word] += 1
    else:
        freq_dict[word] = 1

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

输出结果如下：

this 1
is 2
a 1
test 2
string 2
for 1
testing 1
functions 1

相关问题

使用set实现词频统计

可以使用Python中的set和字典来实现词频统计。

1. 先将文本分词，并去除停用词（如“的”、“了”、“在”等无实际意义的词）。

2. 使用set来去重，得到所有出现过的单词。

3. 创建一个空的字典，用于存储每个单词出现的次数。

4. 遍历分词后的文本，使用字典统计每个单词出现的次数。

5. 最后，将字典按照词频从高到低排序，即可得到词频统计结果。

代码示例：

import jieba
import re

# 读取文本并进行分词
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()
word_list = jieba.cut(text)
stopwords = ['的', '了', '在', '是']  # 停用词表
word_list = [word for word in word_list if word not in stopwords]

# 统计词频
word_set = set(word_list)  # 去重
word_dict = {}
for word in word_list:
    if word not in word_dict:
        word_dict[word] = 1
    else:
        word_dict[word] += 1

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

# 输出结果
for word, freq in word_freq:
    print(word, freq)

注意：由于jieba分词工具需要安装，因此需要先使用pip安装jieba库。

python共线词频统计

您好！要在Python中执行共线词频统计，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.probability import FreqDist

2. 下载停用词数据（如果尚未下载过）：

nltk.download('stopwords')

3. 加载文本数据并进行预处理：

text = "在这里输入您的文本数据"
text = text.lower()  # 将文本转换为小写字母

4. 分词和过滤停用词：

stop_words = set(stopwords.words('english'))  # 根据需要选择适合的语言
tokens = word_tokenize(text)  # 将文本分词为单词
filtered_tokens = [word for word in tokens if word.isalpha() and word not in stop_words]  # 过滤掉非字母字符和停用词

5. 计算词频：

freq_dist = FreqDist(filtered_tokens)  # 计算词频分布

6. 打印最常见的词及其频率：

for word, freq in freq_dist.most_common():
    print(word, freq)

以上是一个基本的共线词频统计的示例。您可以根据实际需求对代码进行修改和扩展。希望对您有所帮助！如有任何问题，请随时提问。