本关任务:编写一个能统计文档中词语词频小程序。 宋词文件如下所示: 宋词文件 统计文件中词频最高的15个词语(除了词牌名和作者) 注意:标题行的空格是全角空格" "(可复制此空格) 由于有一个词牌名为东风第一枝,需要将文件中的词牌名删除。(否则会多一个东风)

时间: 2024-02-22 13:58:54 浏览: 64
好的,我明白了。以下是Python代码实现: ```python import re from collections import Counter # 读取文件 with open('songci.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() # 删除词牌名 content = content.replace('东风第一枝', '') # 提取词语 words = re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]+', content) # 统计词频 word_freq = Counter(words) # 删除词牌名和作者 del word_freq['东风第一枝'] del word_freq['苏轼'] # 输出词频最高的15个词语(除了词牌名和作者) for word, freq in word_freq.most_common(15): print(word, freq) ``` 注:需要将代码中的文件名改为实际的文件名,并确保文件与代码在同一目录下。
相关问题

编写一个能统计文档中词语词频小程序

好的,以下是Python代码实现: ```python import re from collections import Counter # 读取文件 with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() # 提取词语 words = re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]+', content) # 统计词频 word_freq = Counter(words) # 输出词频最高的15个词语 for word, freq in word_freq.most_common(15): print(word, freq) ``` 注:需要将代码中的文件名改为实际的文件名,并确保文件与代码在同一目录下。

用python语句编写一个能统计文档中词语词频小程序。

当然可以,请见以下示例代码: ``` filename = "your_document.txt" # 文件名和路径 with open(filename, "r", encoding='utf-8') as file: # 打开文件 count_dict = {} for line in file: line = line.strip() # 去掉行末尾的空格和换行符 words = line.split() # 把一行分割成单词 for word in words: if word not in count_dict: count_dict[word] = 1 else: count_dict[word] += 1 # 对频率进行排序 sorted_dict = sorted(count_dict.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True) for word, count in sorted_dict: print(word, count) # 输出结果 ``` 以上代码会统计给定文档中每个单词出现的频率,并按频率进行从高到低排序输出。须注意,统计结果也可能包含标点符号、空格和换行符等非单词字符,代码中没有进行过滤。如果需要更精细的统计,请考虑使用正则表达式或其他方法。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Python 合并多个TXT文件并统计词频的实现

主要介绍了Python 合并多个TXT文件并统计词频的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

大数据技术实践——Spark词频统计

本次作业要完成在Hadoop平台搭建完成的基础上,利用Spark组件完成文本词频统计的任务,目标是学习Scala语言,理解Spark编程思想,基于Spark 思想,使用IDEA编写SparkWordCount程序,并能够在spark-shell中执行代码和...
recommend-type

C语言实现英文文本词频统计

主要为大家详细介绍了C语言实现英文文本词频统计,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

基于hadoop的词频统计.docx

基于hadoop的词频统计,通过空格作为词频切分,简单统计了哈姆雷特节选的词频数量。
recommend-type

python 文本单词提取和词频统计的实例

今天小编就为大家分享一篇python 文本单词提取和词频统计的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

SPDK_NVMF_DISCOVERY_NQN是什么 有什么作用

SPDK_NVMF_DISCOVERY_NQN 是 SPDK (Storage Performance Development Kit) 中用于查询 NVMf (Non-Volatile Memory express over Fabrics) 存储设备名称的协议。NVMf 是一种基于网络的存储协议,可用于连接远程非易失性内存存储器。 SPDK_NVMF_DISCOVERY_NQN 的作用是让存储应用程序能够通过 SPDK 查询 NVMf 存储设备的名称,以便能够访问这些存储设备。通过查询 NVMf 存储设备名称,存储应用程序可以获取必要的信息,例如存储设备的IP地址、端口号、名称等,以便能
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。