python文档词频统计

Python 中可以使用内置的 `collections` 模块中的 `Counter` 类来进行文档词频统计。`Counter` 是一个字典子类，用于计算可迭代对象中各个元素出现的次数。以下是简单的步骤：

1. 首先，你需要读取文本文件内容，将其转换为字符串列表，或者直接对字符串进行处理。

with open('yourfile.txt', 'r') as file:
    text = file.read().lower()  # 将所有字母转小写，便于忽略大小写差异

2. 使用 `split()` 或正则表达式将文本分割成单词列表。

words = text.split()  # 或者 words = re.findall(r'\b\w+\b', text)

3. 创建 `Counter` 对象并更新词频。

from collections import Counter
word_counts = Counter(words)

4. 最后，你可以遍历 `word_counts` 来查看每个单词及其出现的次数。

for word, count in word_counts.items():
    print(f'{word}: {count}')

相关问题

python文字词频统计

### Python 实现文本文件中词频统计

对于给定的任务，可以采用如下方法来实现文本文件中的词频统计：

通过输入获取文件名并打开指定编码的文件读取其内容。为了确保处理过程中不会因为大小写不同而影响统计准确性，所有单词被转换成小写字母形式存储。接着利用字典数据结构记录各个单词出现次数，在遍历整个文档的过程中不断更新该字典内的键值对关系。

最后按照每个词条对应的数值降序排列这些项，并打印出排序后的结果以便查看最常使用的词汇及其出现频率[^1]。

filename = input("请输入要分析的文件路径:")
with open(filename, "r", encoding="utf8") as file:
    content = file.read()

# 清洗数据，去除标点符号并将所有字符转为小写
cleaned_content = ''.join([char.lower() if char.isalnum() or char.isspace() else ' ' for char in content])

words_list = cleaned_content.split()
word_frequency_dict = {}

for word in words_list:
    word_frequency_dict[word] = word_frequency_dict.get(word, 0) + 1
    
sorted_word_frequencies = sorted(word_frequency_dict.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)

print("单词 : 出现次数")
for word, frequency in sorted_word_frequencies[:10]:
    print(f"{word} : {frequency}")

此段代码实现了从用户处接收待分析文本的位置信息；随后执行一系列操作以完成对文本内各不相同词语数量的有效计算工作，并最终输出前十个最高频次出现过的单词连同它们各自的重复数目[^2]。

头歌python英文词频统计

### Python 英文词频统计方法

在Python中进行英文词频统计可以通过一系列处理步骤实现，这些步骤包括读取文本文件、清理数据以及计算各个单词出现的次数。具体来说：

对于从指定路径加载文档内容的操作如下所示：

a = input("请输入文件名:")  # 获取用户输入的文件名称
with open(a, "r", encoding="utf-8") as f:  # 使用 utf-8 编码打开文件
    lines = f.read()

为了确保统计数据准确性，需先对原始字符串做预处理工作，比如去除标点符号并将所有字母转成小写字母以便统一比较标准[^4]。

接着创建一个空字典用于存储每种不同词语对应的数量记录，并遍历分割后的列表逐项累加计数值：

lines = lines.replace(".", "").replace(",", "").replace("?", "").replace("!", "")  # 去除常见标点符号
words_list = lines.split()  # 默认按照空白字符切分得到单个词汇组成的数组
dc = {}
for w in words_list:
    word = w.lower()  # 转换成全小写形式
    dc[word] = dc.get(word, 0) + 1  # 如果该键不存在则返回默认值0再加1；存在的话就直接自增

最后一步是对上述构建完成的结果集依据value字段由高到低排列展示前几名高频次词条信息给使用者查看：

ls = sorted(dc.items(), key=lambda item:item[1], reverse=True)[:10]  # 只保留排名前十的数据条目
print("单词\t\t出现次数")
for k,v in ls:
    print(f"{k}\t{v}")

值得注意的是，在实际应用过程中可能还需要考虑过滤掉一些无意义却频繁出现的功能词（如冠词、介词等），这有助于提高分析的有效性和针对性[^5]。