python分析红楼梦出现的虚词词频统计

时间: 2023-03-20 21:03:42 浏览: 207
非常感谢您的提问。关于Python分析红楼梦出现的虚词词频统计,可以通过以下步骤实现: 1. 首先需要获取红楼梦的文本数据,可以从网上下载或者使用Python爬虫获取。 2. 使用Python中的jieba库对红楼梦文本进行分词处理,得到所有的词汇。 3. 通过自定义词性过滤器,筛选出所有虚词,例如“的”、“地”、“得”等。 4. 统计所有虚词的出现次数,并按照词频进行排序。 5. 可以使用Python中的可视化库,例如matplotlib或seaborn,将词频排名前几的虚词绘制成柱状图,以便更加直观地展示结果。 通过以上步骤,就可以实现对红楼梦出现的虚词的词频统计。
相关问题

python红楼梦词频统计

使用Python进行红楼梦的词频统计需要使用jieba库来进行中文分词。以下是一个简单的代码示例,可以实现对红楼梦文本中的单词进行词频统计: ```python import jieba txt = open("G:\\红楼梦.txt","r",encoding="utf-8") words = jieba.lcut(txt.read()) a = {} for word in words: if len(word) == 1: continue else: a[word] = a.get(word,0) + 1 items = list(a.items()) items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) for i in range(15): word, count = items[i] print("{0:<10}{1:>5}".format(word, count)) txt.close() ``` 这段代码的具体步骤如下: 1. 打开红楼梦.txt文件,采用UTF-8编码方式读取。 2. 使用jieba库的精准模式将红楼梦文本分词,并将分词结果保存到words列表中。 3. 创建一个空字典a,用于统计每个单词的出现次数。遍历words列表,对每个单词进行统计。 4. 将字典a转换为有序的列表items,并按照每个单词出现次数的降序进行排序。 5. 输出排序结果中的前15个单词以及对应的出现次数。

python词频统计红楼梦

以下是使用Python进行词频统计的示例代码: ```python from collections import Counter # 打开红楼梦txt文档并读取内容 txt = open('红楼梦.txt', 'r', encoding='utf-8').read() # 使用jieba库进行分词 import jieba words = jieba.lcut(txt) # 使用Counter进行词频统计 word_count = Counter(words) # 输出词频统计结果 for word, count in word_count.most_common(10): print(word, count) ``` 这段代码首先使用`jieba`库的`lcut()`函数对红楼梦文本进行分词,将分词结果保存在`words`变量中。然后使用`Counter`类对`words`进行词频统计,得到每个词出现的次数。最后,使用`most_common()`方法获取出现频率最高的前10个词及其出现次数,并将结果打印出来。

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