python根据分词后的数据统计词频

可以使用Python中collections库中的Counter类来统计词频。具体实现步骤如下：

1. 将分词后的文本存入列表中，例如words_list。

2. 导入collections库中的Counter类。

3. 使用Counter类统计列表中每个单词出现的次数，生成一个字典。

4. 按照词频从高到低排序，输出结果。

示例代码如下：

import collections

words_list = ["这", "是", "一个", "测试", "文本", "，", "测试", "文本", "用于", "测试", "Python", "统计", "词频"]

word_count = collections.Counter(words_list)

# 按照词频从高到低排序
sort_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

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

输出结果为：

测试 3
文本 2
这 1
是 1
一个 1
， 1
用于 1
Python 1
统计 1
词频 1

相关问题

文本分词后如何统计词频

可以使用Python中的NLTK库进行文本分词和词频统计。首先，使用NLTK库中的分词器对文本进行分词，然后使用Python中的字典数据结构来统计每个词出现的次数。具体实现可以参考以下代码：

import nltk
from collections import Counter

# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

# 使用NLTK库中的分词器对文本进行分词
tokens = nltk.word_tokenize(text)

# 使用Python中的字典数据结构来统计每个词出现的次数
word_freq = Counter(tokens)

# 输出词频统计结果
for word, freq in word_freq.most_common():
    print(word, freq)

其中，`text.txt`是待分词的文本文件，`nltk.word_tokenize()`函数可以将文本分成单词，`Counter()`函数可以统计每个单词出现的次数，`most_common()`方法可以按照词频从高到低排序并输出结果。

python分词词频统计

在自然语言处理领域中，Python可以用于进行词性分组和词频统计。词性分组是一种将文本中的单词按照其词性进行分类的方法，可以帮助我们更好地理解文本中的单词。而词频统计则是统计文本中每个单词出现的次数的方法。在Python中，可以使用collections库中的Counter类来进行词频统计。Counter类是一个字典的子类，可以方便地统计元素出现的次数。通过使用Python进行词性分组和词频统计，我们可以更好地处理和分析文本数据，这些技术在自然语言处理中有着广泛的应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python自然语言处理：词性分组和词频统计](https://blog.csdn.net/weixin_45463545/article/details/130013295)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]