python问题描述】统计中文文档中词频信息 【输入形式】 【输出形式】最多的前十位词汇和次数的信息

时间: 2023-12-04 07:03:10 浏览: 28
可以使用Python中的jieba库来进行中文分词和统计词频。 以下是一个示例代码: ```python import jieba from collections import Counter # 读取文件 with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() # 分词 words = jieba.cut(text) # 统计词频 word_counts = Counter(words) # 输出前十位词汇和次数的信息 for word, count in word_counts.most_common(10): print(word, count) ``` 其中,`jieba.cut()`函数可以将输入的文本进行分词,返回一个可迭代的生成器对象。`Counter()`函数可以统计生成器中每个元素出现的次数,并返回一个字典对象,其中键为元素,值为出现次数。`most_common()`方法可以返回字典中出现次数最多的前n个元素,以列表形式返回,其中每个元素是一个元组,第一个元素为键,第二个元素为值。
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python【问题描述】统计中文文档中词频信息 【输入形式】 【输出形式】最多的前十位词汇和次数的信息

以下是一个简单的 Python 程序,可以实现输入中文文档,统计词频信息,并输出最多的前十位词汇和次数的信息: ```python import jieba from collections import Counter # 读取文档 with open('document.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: document = f.read() # 分词,过滤停用词 words = [w for w in jieba.lcut(document) if w.strip() and w not in {',', '。', '!', '?', '\n'}] # 统计词频 word_count = Counter(words) # 输出最多的前十位词汇和次数的信息 most_common = word_count.most_common(10) for word, count in most_common: print(f'{word}\t{count}') ``` 其中,需要注意以下几点: 1. 需要使用 `jieba` 库进行中文分词,需要先安装该库。 2. 可以根据实际情况自定义停用词列表,这里只是简单地过滤了一些常见的标点符号和换行符。 3. 输出格式可以根据实际需要进行调整,这里使用了 f-string 进行格式化输出。 希望这个程序能够帮助到你。

trie树统计词频输出前n个次数最多的,C语言

以下是使用 Trie 树实现词频统计并输出前 n 个出现次数最多的单词的 C 语言代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_WORD_LEN 50 #define MAX_N 100 // 定义 Trie 树结点 typedef struct trie_node { int count; // 记录单词出现次数 struct trie_node* next[26]; // 指向下一个字符的指针数组 } trie_node; // 插入单词到 Trie 树中 void insert_trie(trie_node* root, char* word) { trie_node* cur = root; for (int i = 0; i < strlen(word); i++) { int index = word[i] - 'a'; if (!cur->next[index]) { cur->next[index] = (trie_node*)malloc(sizeof(trie_node)); cur->next[index]->count = 0; for (int j = 0; j < 26; j++) { cur->next[index]->next[j] = NULL; } } cur = cur->next[index]; } cur->count++; } // 比较函数,用于排序 int cmp(const void* a, const void* b) { return (*(trie_node**)b)->count - (*(trie_node**)a)->count; } // 获取 Trie 树中前 n 个出现次数最多的单词 void get_top_n(trie_node* root, trie_node** top_n, int* n) { if (!root) { return; } // 遍历 Trie 树,找到出现次数前 n 大的单词 for (int i = 0; i < 26; i++) { if (root->next[i]) { trie_node* cur = root->next[i]; if (cur->count > top_n[*n - 1]->count) { top_n[*n - 1] = cur; qsort(top_n, *n, sizeof(trie_node*), cmp); } get_top_n(cur, top_n, n); } } } // 打印前 n 个出现次数最多的单词 void print_top_n(trie_node** top_n, int n) { printf("Top %d words:\n", n); for (int i = 0; i < n; i++) { if (top_n[i]->count == 0) { break; } printf("%d: ", i + 1); trie_node* cur = top_n[i]; char word[MAX_WORD_LEN]; int len = 0; // 从 Trie 树中回溯到根节点,构造出单词 while (cur != NULL) { word[len++] = 'a' + (cur - cur->next[0]); cur = cur->parent; } for (int j = len - 2; j >= 0; j--) { printf("%c", word[j]); } printf(" (%d occurrences)\n", top_n[i]->count); } } int main() { trie_node* root = (trie_node*)malloc(sizeof(trie_node)); root->count = 0; for (int i = 0; i < 26; i++) { root->next[i] = NULL; } // 读取文件中的单词并插入到 Trie 树中 FILE* fp = fopen("input.txt", "r"); char word[MAX_WORD_LEN]; while (fscanf(fp, "%s", word) != EOF) { insert_trie(root, word); } fclose(fp); // 获取前 n 个出现次数最多的单词 int n = 10; trie_node** top_n = (trie_node**)malloc(n * sizeof(trie_node*)); for (int i = 0; i < n; i++) { top_n[i] = root; } get_top_n(root, top_n, &n); // 打印结果 print_top_n(top_n, n); // 释放内存 for (int i = 0; i < n; i++) { free(top_n[i]); } free(top_n); return 0; } ``` 该代码使用 Trie 树统计文本中单词出现次数,并输出前 n 个出现次数最多的单词。其中,将单词插入到 Trie 树中的函数 `insert_trie` 使用了循环遍历单词的每一个字符,依次将其插入到 Trie 树中。获取前 n 个出现次数最多的单词的函数 `get_top_n` 使用了深度优先遍历 Trie 树的方法,递归查找出现次数前 n 大的单词。在打印前 n 个出现次数最多的单词时,将每个单词从 Trie 树的叶子节点回溯到根节点,构造出单词并打印。注意,该代码假定输入文件中所有单词都是小写字母构成的,且单词长度不超过 50。

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