中文词频统计得到的结果有空格

你可以尝试使用Python中的分词库进行中文词频统计，例如jieba库。首先，安装jieba库：

pip install jieba

然后，可以使用以下代码对文本进行分词和词频统计：

import jieba
from collections import Counter

# 假设文本存储在文件中，每行代表一个句子
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    lines = file.readlines()

# 分词
words = []
for line in lines:
    words += jieba.lcut(line)

# 词频统计
word_count = Counter(words)

# 输出结果
for word, count in word_count.items():
    print(word, count)

这样，你就可以得到中文文本中的词频统计结果了。注意，上述代码中的'text.txt'需要替换为你实际的文本文件名。

相关问题

hive进行中文的词频统计

要在Hive中进行中文词频统计，需要先进行一些数据预处理工作。以下是一个简单的步骤：

1. 将中文文本文件导入到Hive表中，可以使用LOAD DATA命令，或者使用Sqoop将数据从其他数据源导入到Hive中。

2. 使用Hive的内置函数和正则表达式进行数据清洗。可以使用如下语句将文本中的标点符号和空格去掉：

SELECT TRANSFORM(line) USING 'sed 's/[[:punct:][:space:]]//g'' AS (line_clean) FROM text_table;

3. 将每个词语拆分成独立的行，方便进行词频统计。可以使用如下语句将每个词语拆分成独立的行：

SELECT explode(split(line_clean, ' ')) AS word FROM cleaned_text_table;

4. 使用GROUP BY和COUNT函数进行词频统计。可以使用如下语句进行词频统计：

SELECT word, count(1) as frequency FROM exploded_text_table GROUP BY word ORDER BY frequency DESC;

注意：以上操作中的表名和列名需要根据实际情况进行修改。此外，以上操作只是一个简单的示例，实际情况中可能需要进行更复杂的数据清洗和处理。

Python词频统计

Python词频统计是指使用Python编程语言来统计一段文本中各个单词出现的频率。通过词频统计，我们可以了解到文本中哪些单词出现的次数较多，从而对文本进行分析和处理。

在Python中，可以使用字典（dictionary）来实现词频统计。具体步骤如下：

1. 将文本读入到Python程序中，可以使用文件读取函数或者直接将文本赋值给一个字符串变量。
2. 对文本进行预处理，例如去除标点符号、转换为小写等操作，以便统计的准确性。
3. 将文本按照空格或其他分隔符进行分割，得到单词列表。
4. 遍历单词列表，使用字典记录每个单词出现的次数。如果单词已经在字典中，则将其对应的值加1；如果单词不在字典中，则将其添加到字典，并将值初始化为1。
5. 根据词频进行排序，可以使用sorted函数或者其他排序方法对字典按照值进行排序。
6. 输出排序后的结果，可以选择输出前几个高频词或者输出所有的词频统计结果。

下面是一个简单的Python代码示例：

text = "This is a sample text for word frequency analysis. This is just a sample."
word_list = text.lower().split()

word_count = {}
for word in word_list:
    if word in word_count:
        word_count[word] += 1
    else:
        word_count[word] = 1

sorted_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x, reverse=True)

for word, count in sorted_word_count:
    print(word, count)

这段代码会输出每个单词及其出现的次数，按照词频从高到低排序。