nltk用plot画图

NLTK（自然语言工具包）是Python的一种自然语言处理库，可以用来处理文本数据，包括文本分类、标记化、命名实体识别、语法分析等。NLTK还提供了一些可视化工具，可以用来展示数据的分布、频率、关系等。其中，plot是用于绘制数据分布图的函数。

下面是一个使用nltk的plot函数绘制数据分布图的例子：

import nltk
from nltk.book import *

# 绘制文本长度分布图
text1.dispersion_plot(["whale", "ship", "sea"])

# 绘制文本频率分布图
fdist1.plot(50, cumulative=True)

第一个例子绘制了文本中“whale”、“ship”和“sea”这三个词的出现位置分布图，可以用来观察它们在文本中出现的频率和位置。

第二个例子绘制了文本中前50个出现频率最高的词的频率分布图，可以用来观察文本中常见词的出现频率。其中，cumulative参数为True表示绘制累积频率图。

除了这两种图，nltk还提供了许多其他类型的图表，如频率多项式图、堆积图、散点图等。可以根据具体需求选择合适的图表类型进行绘制。

相关问题

python的NLTK怎么用

NLTK（自然语言工具包）是一个基于Python的自然语言处理工具包，可以用来实现自然语言处理任务，比如词性标注、句法分析、语义分析等。它可以方便地使用Python语言来实现自然语言处理任务，而不需要了解复杂的自然语言处理算法。

用nltk完成文本分内

好的，我可以给你一个简单的例子，使用nltk库完成文本分词的操作。

首先，你需要安装nltk库并下载其数据：

import nltk

nltk.download('punkt')

下载完成后，你可以使用`nltk.word_tokenize()`函数来将文本分成单独的词语：

from nltk.tokenize import word_tokenize

text = "This is a sample sentence for tokenization."
tokens = word_tokenize(text)

print(tokens)

运行这段代码后，你将得到以下输出：

['This', 'is', 'a', 'sample', 'sentence', 'for', 'tokenization', '.']

这些词语可以方便地用于文本分析、分类、或者其它自然语言处理操作。