python词频统计用户评价

这个问题需要更具体的说明。你是想要一个Python程序，可以对一段文本进行词频统计，然后输出结果吗？如果是这样，那么下面是一个示例代码：

import re
from collections import Counter

text = "这是一段测试文本，它包含了一些词汇，比如Python，以及一些常用词汇，比如测试、文本、一些等等。"

# 将文本中的标点符号和空格去除
text = re.sub(r'[^\w\s]','',text)

# 将文本按照空格分成单词列表
words = text.split()

# 统计每个单词出现的次数
word_counts = Counter(words)

# 输出结果
for word, count in word_counts.items():
    print(word, count)

这个程序会将文本中的标点符号和空格去除，然后将文本按照空格分成单词列表，最后统计每个单词出现的次数，并输出结果。你可以将文本替换成你需要进行词频统计的文本。

相关问题

对商城评价文件利用jieba库进行词频统计,分析用户评价信息

好的，我可以帮您实现这个功能。首先，需要安装jieba库。可以使用以下命令进行安装：

pip install jieba

然后，您需要准备一个包含用户评价信息的文本文件，假设文件名为comments.txt。接下来，可以使用以下代码进行词频统计和分析：

import jieba
from collections import Counter

# 读取文件内容
with open('comments.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

# 使用jieba库进行分词
words = jieba.cut(content)

# 统计词频
word_counts = Counter(words)

# 输出前10个高频词
for word, count in word_counts.most_common(10):
    print(word, count)

这段代码会将文件中的内容进行分词，并统计每个词出现的次数。最后输出出现频率最高的前10个词及其出现次数。您可以根据需要进行修改和扩展。

对商城评价文件利用jieba库进行词频统计,分析用户评价信息。

好的，以下是利用jieba库进行词频统计的代码示例：

import jieba
from collections import Counter

# 读取评价文件并分词
with open('evaluation.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()
words = jieba.cut(content)

# 过滤停用词
stopwords = set()
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f.readlines():
        stopwords.add(line.strip())
filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords and word != ' ']

# 统计词频并输出
counter = Counter(filtered_words)
print(counter.most_common(20))

上述代码中，我们首先使用jieba库对评价文件进行分词，然后读取一个停用词文件，将其中的词语存储到一个set中，再过滤掉分词结果中的停用词和空格。接着使用Python标准库collections中的Counter类统计词频，并输出出现次数最多的前20个词语及其出现次数。

需要注意的是，上述代码中的`evaluation.txt`是指商城评价文件，`stopwords.txt`是指停用词文件，需要根据具体情况进行修改。另外，jieba库默认使用全模式分词，可以根据实际需要选择其他分词模式。