python 词频统计 清楚特殊符号

要进行 Python 词频统计并清除特殊符号，可以先使用正则表达式将文本中的特殊符号替换为空格，然后再进行分词和统计。以下是一个简单的示例代码：

import re
from collections import Counter

text = "Hello, world! This is a sample text for word frequency analysis."
# 使用正则表达式替换特殊符号为空格
text = re.sub(r'[^\w\s]', ' ', text)

# 分词并统计词频
word_counts = Counter(text.lower().split())

print(word_counts)

输出结果为：

Counter({'this': 1, 'is': 1, 'a': 1, 'sample': 1, 'text': 1, 'for': 1, 'word': 1, 'frequency': 1, 'analysis': 1, 'hello': 1, 'world': 1})

相关问题

python 词频统计 标点符号

python词频统计是一种通过统计文本中单词出现的次数来分析单词在文本中的重要性的方法。在给定的代码中，通过使用jieba库进行分词处理，然后利用字典统计每个单词出现的次数。在统计之前，代码会对文本进行预处理，去除标点符号并将文本转换为小写。最后，代码会按照单词出现的频率进行排序，并输出每个单词和对应的出现次数。

Python词频统计

Python词频统计是指使用Python编程语言来统计一段文本中各个单词出现的频率。通过词频统计，我们可以了解到文本中哪些单词出现的次数较多，从而对文本进行分析和处理。

在Python中，可以使用字典（dictionary）来实现词频统计。具体步骤如下：

1. 将文本读入到Python程序中，可以使用文件读取函数或者直接将文本赋值给一个字符串变量。
2. 对文本进行预处理，例如去除标点符号、转换为小写等操作，以便统计的准确性。
3. 将文本按照空格或其他分隔符进行分割，得到单词列表。
4. 遍历单词列表，使用字典记录每个单词出现的次数。如果单词已经在字典中，则将其对应的值加1；如果单词不在字典中，则将其添加到字典，并将值初始化为1。
5. 根据词频进行排序，可以使用sorted函数或者其他排序方法对字典按照值进行排序。
6. 输出排序后的结果，可以选择输出前几个高频词或者输出所有的词频统计结果。

下面是一个简单的Python代码示例：

text = "This is a sample text for word frequency analysis. This is just a sample."
word_list = text.lower().split()

word_count = {}
for word in word_list:
    if word in word_count:
        word_count[word] += 1
    else:
        word_count[word] = 1

sorted_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x, reverse=True)

for word, count in sorted_word_count:
    print(word, count)

这段代码会输出每个单词及其出现的次数，按照词频从高到低排序。