python统计word中汉语词语出现次数

可以使用Python中的jieba库分词，然后统计词频来实现。具体步骤如下：

1. 安装jieba库：在命令行中输入 `pip install jieba` 即可安装。

2. 读取文件并进行分词：使用jieba库的 `jieba.lcut()` 方法将文本进行分词，得到一个分词的列表。

3. 统计词频：将分词列表传入Python内置的 `collections.Counter()` 方法中，即可得到每个词语出现的次数。

下面是一个简单的示例代码：

import jieba
from collections import Counter

# 读取文件
with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 进行分词
words = jieba.lcut(text)

# 统计词频
word_counts = Counter(words)

# 输出前10个出现次数最多的词
for word, count in word_counts.most_common(10):
    print(f"{word}: {count}")

其中，`test.txt` 是待统计词频的文本文件路径。输出结果会列出出现次数最多的前10个词及其出现次数。

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1. **数据收集**：收集大量的汉语文本数据，例如网络文章、书籍或新闻等。

2. **预处理**：清洗数据，去除标点符号、数字和其他非文字字符，将所有文本转换为小写，以便统一处理。

3. **分词**：利用中文分词工具（如jieba库）对文本进行切分，得到一个个单独的词汇。

4. **词频统计**：创建一个字典（Python可以使用collections.Counter），遍历每个词并计算其出现次数。

5. **齐普夫拟合**：检查统计结果是否遵循齐普夫定律，通常通过绘制词频排序后的曲线图，如果呈现出接近直线的趋势，那么就支持齐普夫定律。

6. **输出结果**：找出频率最高的前几个词及其出现次数，或者直接打印出整个词汇表及其对应的频率。

下面是一个简单的Python代码示例：

import jieba
from collections import Counter

def count_words(text):
    words = jieba.lcut(text)
    word_counts = Counter(words)
    return word_counts.most_common()

# 示例文本
text = "这里是一段示例的中文文本，包含一些常用和不常用的词语..."

word_counts = count_words(text)

for word, freq in word_counts[:10]:  # 输出最常见的10个词及频率
    print(f"{word}: {freq}")

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1. 首先，你需要获取《红楼梦》的文本数据，这可以是从网络上下载电子版的txt文件，也可以从公开的数据源获取。

2. 使用`jieba`对文本进行分词，它能较好地处理汉语词语。安装`jieba`库（如果未安装）：`pip install jieba`

import jieba

3. 读取并清洗文本，移除非汉字字符，转换为小写等操作：

with open('hongloumeng.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read().lower()
    words = ''.join(c for c in text if '\u4e00' <= c <= '\u9fa5')

4. 使用`jieba.lcut`进行分词，并计算词频：

words_list = jieba.lcut(words)
word_freq = Counter(words_list)

5. 最后，打印出人物名称及其词频：

for word, freq in word_freq.most_common():
    if is_person_name(word):  # 自定义判断是否为人名的函数
        print(f"{word}: {freq}")

注意，这里需要你自己编写一个`is_person_name()`函数来识别人名，因为《红楼梦》中涉及的人物众多，直接通过字符串匹配可能会有误。