根据功能要求补全代码 功能描述：统计句子中英文单词的数量 import wordcloud sentences = "I love python, I love China" #step1:英文分词 words = ___________________ print("共有{}".format(len(words))) print("共有{}个不同单词：".format(len(set(words)))) #任务2:统计单词数据 wordDic = {} #计算每个单词的出现次数存入字典，如{'i':2,……} for word in words: wordDic[word] = ___________________ + 1 #利用词频，显示为词云 wordcloud1 = wordcloud.WordCloud.generate_from_frequencies(wordDic) # 将词云保存至图片文件 wordcloud1.to_file('test.jpg')

可以使用 `nltk` 库中的 `word_tokenize` 函数对句子进行英文分词，代码如下：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
import wordcloud

sentences = "I love python, I love China"
#step1:英文分词
words = word_tokenize(sentences)
print("共有{}".format(len(words)))
print("共有{}个不同单词：".format(len(set(words))))

#任务2:统计单词数据
wordDic = {} #计算每个单词的出现次数存入字典，如{'i':2,……}
for word in words:
    if word in wordDic:
        wordDic[word] += 1
    else:
        wordDic[word] = 1

#利用词频，显示为词云
wordcloud1 = wordcloud.WordCloud().generate_from_frequencies(wordDic)

# 将词云保存至图片文件
wordcloud1.to_file('test.jpg')

其中 `nltk` 库需要先安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install nltk

相关问题

def train_word2vec(texts, vector_size, min_count): """ 训练word2vec模型 :param texts: 分词后的list数据 :param vector_size: 词向量维度 :param min_count: 最小词频 :param model_name: 模型名称 :return: """ # === python3保持结果稳定的设置方法：还需要设置环境变量 model = gensim.models.Word2Vec(sentences=texts, vector_size=vector_size, min_count=min_count, workers=1, seed=1) # model.save(model_name) # model.wv.save_word2vec_format(model_name, binary=False) return model

这段代码是一个简单的训练Word2Vec模型的函数。Word2Vec是一种用于生成词向量的算法，它可以将词语表示为一个固定长度的向量，从而捕捉到词语之间的语义关系。

在这个函数中，输入参数包括`texts`（分词后的文本数据），`vector_size`（词向量的维度）和`min_count`（最小词频）。`texts`是一个包含多个句子的列表，每个句子是一个由词语组成的列表。`vector_size`指定了生成的词向量的维度，通常选择一个合适的维度来平衡计算效率和表示能力。`min_count`是指过滤掉词频低于该值的词语，可以用来去除一些噪声或者低频词。

在函数中，使用了`gensim`库中的`Word2Vec`类来训练模型。`sentences`参数接收了分词后的文本数据，`vector_size`和`min_count`分别指定了词向量的维度和最小词频。训练过程中的一些其他设置参数，如`workers`表示训练时的并行度，`seed`表示随机种子等。

最后，函数返回训练好的Word2Vec模型对象。你可以进一步使用该对象进行词向量的获取和应用，例如寻找相似词、计算词语之间的距离等。

import jieba import jieba.analyse import re def preHandel(path): st = time.time() num = 0 sentences = [] with open(path) as f: for line in f.readlines(): if line.strip() != "": # `[^\w\s]` 匹配除了字母、数字和空格之外的所有字符 content = re.sub('[^\w\s]', '', line.strip()) # jieba 分词获取词语序列 content_seq = list(jieba.cut(content)) sentences.append(content_seq) num += 1 end = time.time() print("PreHandel End Num:%s Cost:%ss" % (num, (end - st))) return sentences # 1.数据预处理 path = "./all.txt" sentences = preHandel(path)

这段代码是一个数据预处理的函数，用于将文件中的文本进行分词处理，并去除其中的标点符号。具体实现步骤如下：

1. 读取文件内容，逐行进行处理。
2. 使用正则表达式`[^\w\s]` 去除标点符号。
3. 使用 jieba 库对每一行文本进行分词处理，得到词语序列。
4. 将处理后的词语序列添加到 sentences 列表中。
5. 最终返回 sentences 列表。

需要注意的是，这段代码需要先安装 jieba 库，并且需要将需要处理的文本放在当前目录下的 all.txt 文件中。