Python 计算TF
时间: 2023-10-13 11:04:44 浏览: 39
Python计算TF可以使用TF-IDF算法中的公式来计算。首先,需要计算单词在文档中的TF值,即单词在文档中出现的频率除以文档的总词数。可以使用以下代码实现:
```python
import math
from collections import Counter
import jieba
class Tfidf:
def __init__(self, word, doc, docs):
self.word = word
self.doc = doc
self.docs = docs
def _calculate_tf(self):
"""计算单词在文档中的tf值"""
words_in_doc = list(jieba.cut_for_search(self.doc))
word_count = Counter(words_in_doc)
return word_count\[self.word\] / len(words_in_doc)
def calculate_tf(self):
"""计算单词在文档中的tf值"""
return self._calculate_tf()
# 示例用法
word = "Python"
doc = "Python是一种流行的编程语言,用于开发各种应用程序。"
docs = \["Python是一种流行的编程语言", "Python可以用于数据分析和机器学习"\]
tfidf = Tfidf(word, doc, docs)
tf = tfidf.calculate_tf()
print(tf)
```
在上述代码中,我们定义了一个Tfidf类,其中的_calculate_tf函数用于计算单词在文档中的TF值。使用jieba模块对文档进行分词,并使用Counter模块计算单词的频率。最后,调用calculate_tf函数即可计算出单词在文档中的TF值。
请注意,上述代码中的示例仅计算了单个文档中的TF值,如果要计算多个文档中的TF值,可以将文档列表传递给Tfidf类的构造函数,并在计算TF值时考虑所有文档的词频。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [用Python实现TF-IDF算法:从原理到实现](https://blog.csdn.net/qq_21565363/article/details/129502384)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Python中计算TF-IDF(scikit-learn)](https://blog.csdn.net/weixin_30784945/article/details/94929409)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]