7-4词频统计 python

好的，这是一个关于词频统计的问题。你可以使用 Python 中的 Counter 库来实现。具体步骤如下：

1. 读取文件内容并进行分词。你可以使用 Python 中的 open() 函数来打开文件，然后使用 jieba 库来进行分词。

2. 对分词结果进行词频统计。你可以使用 Python 中的 Counter 库来进行统计。

3. 输出统计结果。你可以使用 Python 中的 print() 函数来输出统计结果。

下面是一个简单的示例代码：

import jieba
from collections import Counter

# 读取文件内容并进行分词
with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()
words = jieba.cut(content)

# 对分词结果进行词频统计
counter = Counter(words)

# 输出统计结果
for word, freq in counter.most_common():
    print(word, freq)

注意，这里使用了 jieba 库进行中文分词，如果需要对其他语言进行词频统计，可能需要使用其他分词库。另外，代码中的 input.txt 是示例输入文件名，你需要将其替换成实际使用的文件名。

相关问题

tf-idf算法python词频统计

TF-IDF是一种用于衡量词语在文档中重要程度的统计算法。在Python中，可以从零开始实现TF-IDF算法。TF-IDF的公式如下：
tf-idf(t, d) = tf(t, d) * log(N/(df+1))

其中，tf(t, d)表示词语t在文档d中出现的频率，N表示文档的总数，df表示包含词语t的文档数。在计算tf时，可以使用公式：
tf(t, d) = count of t in d / number of words in d

首先，需要对文档进行分词，并统计每个词语在文档中的出现频率。然后，计算每个词语的tf-idf值。最后，可以根据tf-idf值对词语进行排序，得到词频统计结果。

实现TF-IDF算法的Python代码如下：

import math

def calculate_tf(word, document):
    word_count = document.count(word)
    total_words = len(document)
    tf = word_count / total_words
    return tf

def calculate_idf(word, documents):
    total_documents = len(documents)
    word_documents = sum(1 for document in documents if word in document)
    idf = math.log(total_documents / (word_documents + 1))
    return idf

def calculate_tfidf(word, document, documents):
    tf = calculate_tf(word, document)
    idf = calculate_idf(word, documents)
    tfidf = tf * idf
    return tfidf

def calculate_word_frequency(documents):
    word_frequency = {}
    for document in documents:
        for word in document:
            if word not in word_frequency:
                word_frequency[word = calculate_tfidf(word, document, documents)
    sorted_word_frequency = sorted(word_frequency.items(), key=lambda x: x

词频统计python

词频统计是指统计一段文本中各个单词出现的频率。在Python中，可以使用不同的方法进行词频统计。以下是几种常见的方法：

1. 原始字典自写代码统计：

wordcount = {}
for word in all_words:
    wordcount[word] = wordcount.get(word, 0) + 1
sorted_wordcount = sorted(wordcount.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

2. 使用第三方库jieba进行中文词频统计：

import jieba
from collections import Counter

wordcount = Counter()
for word in jieba.cut(text):
    if len(word) > 1 and word not in stop_words:
        wordcount[word] += 1
sorted_wordcount = wordcount.most_common(10)

3. 使用原生API进行英文词频统计：

speech = speech_text.lower().split()
wordcount = {}
for word in speech:
    if word not in wordcount:
        wordcount[word] = 1
    else:
        wordcount[word] += 1
sorted_wordcount = sorted(wordcount.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]