python版第1关：WordCount - 词频统计

Python版第1关WordCount-词频统计是一个基于Spark框架的编程任务。任务要求对给定的文本文件进行词频统计，即统计每个单词在文本中出现的次数，并按照出现次数的数量进行降序排序。在这个任务中，我们使用了PySpark的SparkContext来创建一个Spark应用程序，并使用textFile()方法读取本地文件系统URI为/root/wordcount.txt的文本文件。接着，我们使用flatMap()方法将每一行的文本内容按照空格进行切分，然后使用map()方法将每个单词映射为一个键值对，其中键为单词本身，值为1。最后，我们使用reduceByKey()方法对相同键的值进行累加，得到每个单词在文本中出现的次数，并使用sortBy()方法按照出现次数进行降序排序。最终，我们使用collect()方法将结果收集到本地并输出。

相关问题

第1关：WordCount词频统计

好的，我明白了。那么，第1关的问题是：如何实现词频统计（WordCount）？

要实现词频统计，可以按照以下步骤进行：

1. 将要统计的文本按照空格分割成单词列表。
2. 创建一个空字典，用于存储每个单词及其出现次数。
3. 遍历单词列表，对于每个单词：
- 如果单词已经在字典中，则将该单词的出现次数加1。
- 如果单词不在字典中，则将该单词添加到字典中，并将其出现次数初始化为1。
4. 统计完毕后，可以按照出现次数从高到低对字典进行排序，并输出词频统计结果。

以下是一个示例代码：

def word_count(text):
    words = text.split()  # 将文本按照空格分割成单词列表
    word_freq = {}  # 创建空字典
    for word in words:
        if word in word_freq:
            word_freq[word] += 1
        else:
            word_freq[word] = 1
    sorted_word_freq = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return sorted_word_freq

text = "I have a pen. I have an apple. Apple pen!"
result = word_count(text)
for word, freq in result:
    print(f"{word}: {freq}")

这段代码会输出以下结果：

I: 2
have: 2
an: 2
pen.: 1
a: 1
apple.: 1
Apple: 1
pen!: 1

词频统计python

词频统计是指统计一段文本中各个单词出现的频率。在Python中，可以使用不同的方法进行词频统计。以下是几种常见的方法：

1. 原始字典自写代码统计：

wordcount = {}
for word in all_words:
    wordcount[word] = wordcount.get(word, 0) + 1
sorted_wordcount = sorted(wordcount.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

2. 使用第三方库jieba进行中文词频统计：

import jieba
from collections import Counter

wordcount = Counter()
for word in jieba.cut(text):
    if len(word) > 1 and word not in stop_words:
        wordcount[word] += 1
sorted_wordcount = wordcount.most_common(10)

3. 使用原生API进行英文词频统计：

speech = speech_text.lower().split()
wordcount = {}
for word in speech:
    if word not in wordcount:
        wordcount[word] = 1
    else:
        wordcount[word] += 1
sorted_wordcount = sorted(wordcount.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]