Python结巴库中文词频统计

Python结巴库是一个中文分词工具，也可以用来进行中文词频统计。使用结巴库中文词频统计的步骤如下：
1. 导入结巴库：`import jieba`
2. 加载语料文件：`jieba.load_userdict('userdict.txt')`，其中'userdict.txt'是自定义的词典文件
3. 对文本进行分词：`seg_list = jieba.cut(text)`
4. 统计词频：可以使用Python中collections模块中的Counter函数进行统计，例如：`from collections import Counter, OrderedDict; word_counts = Counter(seg_list)`。注意，统计出的结果是无序的，如果需要按照词频大小进行排序，可以使用OrderedDict。

相关问题

python结巴分词词频统计

可以使用Python中的jieba库进行中文分词，然后使用Python中的collections库进行词频统计。

示例代码如下：

import jieba
from collections import Counter

text = 'Python结巴分词词频统计Python结巴分词是一款强大的中文分词工具，可以帮助我们对中文文本进行分词，进而进行词频统计。'
words = jieba.lcut(text)  # 进行分词
word_count = Counter(words)  # 进行词频统计

# 输出词频统计结果
for word, count in word_count.items():
    print(word, count)

输出结果如下：

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对 1
文本 1
进行 1
。 1

python结巴分词词频统计词云图

Python结巴分词是一款常用的中文分词工具，可以将一段中文文本切分成一个个独立的词语。结巴分词的词频统计和词云图生成可以通过以下步骤实现：

1. 安装结巴分词库：在Python环境中使用pip命令安装jieba库，可以通过以下命令进行安装：

   pip install jieba

2. 导入所需库：在Python脚本中导入所需的库，包括jieba、matplotlib和wordcloud。可以使用以下代码导入：

   import jieba
   import matplotlib.pyplot as plt
   from wordcloud import WordCloud

3. 文本分词：使用jieba库对文本进行分词，将文本切分成一个个独立的词语。可以使用以下代码进行分词：

   text = "待分词的文本"
   words = jieba.lcut(text)

4. 词频统计：统计每个词语在文本中出现的频率。可以使用Python的collections库中的Counter类来实现。以下是一个简单的示例代码：

   from collections import Counter

   word_counts = Counter(words)

5. 生成词云图：使用wordcloud库生成词云图，根据词频信息将词语以不同大小和颜色展示在图中。以下是一个简单的示例代码：

   wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate_from_frequencies(word_counts)

   plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
   plt.axis('off')
   plt.show()

以上就是使用Python结巴分词进行词频统计和生成词云图的基本步骤。