python统计文本中各类符号的出现次数,用字典变量记录,打印出现次数最高的前5个词,每个词一行

时间: 2024-09-15 18:14:51 浏览: 66
在Python中,你可以使用`collections.Counter`来统计文本中各字符(包括符号、单词等)的出现次数,并结合`string`模块获取常用的标点符号列表。以下是一个简单的示例: ```python import string from collections import Counter # 假设我们有一个字符串text text = "这是一个包含各种符号的示例文本,如逗号、句号、感叹号等。" # 使用string.punctuation获取所有标点符号 punctuations = string.punctuation # 统计字符(包括空格和标点)出现次数 char_counts = Counter(text) # 只统计字母,忽略数字和特殊字符 alpha_char_counts = Counter(char for char in text if char.isalpha()) # 打印出现次数最多的前5个单词 word_counts = Counter(word for word in text.split() if word.isalpha()) top_5_words = word_counts.most_common(5) for word, count in top_5_words: print(f"{word}: {count}") # 打印出现次数最多的前5个标点符号 print("\nTop 5 punctuation marks:") for punctuation, count in punctuations.items(): if count in char_counts and char_counts[count] > 0: print(f"{punctuation}: {char_counts[punctuation]}") # 打印出现次数最多的其他字符(非字母和标点) other_counts = alpha_char_counts - word_counts if other_counts: print("\nTop 5 non-word characters:") for char, count in other_counts.most_common(5): print(f"{char}: {count}") ``` 运行此代码会输出文本中出现频率最高的单词以及最常见的标点符号。
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请帮我详细解释每一行代码的含义def compute(init_mat,trans_mat,emit_mat): init_sum = sum(init_mat.values()) for key,value in init_mat.items():#和value,出现的次数key init_mat[key] = round(value/init_sum,3)#初始状态矩阵 for key,value in trans_mat.items():#转移概率矩阵 cur_sum = sum(value.values()) if(cur_sum==0): continue for i,j in value.items(): trans_mat[key][i] = round(j/cur_sum,3) emit_list = emit_mat.values.tolist()#数组转列表 for i in range(len(emit_list)):#观测概率矩阵 cur_sum = sum(emit_list[i]) if (cur_sum == 0): continue for j in range(len(emit_list[i])): emit_mat.iloc[i,j] = round(emit_list[i][j]/cur_sum,3)#iloc在数据表中提取出相应的数据 def markov(txt,init_mat,trans_mat,emit_mat):#用于实现 HMM 模型,对文本进行分词,然后标注出每个汉字的标签符号,最后将每个标记符号与其所对应的汉字加入到发射矩阵中,并且提取这个文本的初始状态矩阵、状态转移矩阵和发射矩阵。 list_all = txt.split(" ") print("词库", list_all) sentence = "".join(list_all) #处理发射矩阵 original = [i for i in sentence] list_column = [0, 0, 0, 0] df_column = [column for column in emit_mat]#遍历存储 for item in original: if item not in df_column: emit_mat[item] = list_column#构建一个新的字典emit_mat,其中包含了origina中所有不在df_column出现的元素 #处理BMSE single = [] for word in list_all: word_tag = get_tag(word) single.extend(word_tag)#将一个列表中的每个单词进行词性标注 BMES.append(single) print("BMES:", BMES) item = single.copy() first = item[0] init_mat[first] += 1 for i in range(len(item) - 1): i1 = item[i] i2 = item[i + 1] trans_mat[i1][i2] += 1 for i, j in zip(item, original): emit_mat.loc[i, j] += 1

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