Python怎么根据词表进行词频统计

在Python中，可以使用`collections`库中的`Counter`类来进行词频统计。对于给定的文本，我们可以先将其分词，然后遍历分词后的结果，统计每个词在文本中出现的次数，最后返回一个按照词频降序排列的词频统计结果。下面是一个简单的示例代码：

from collections import Counter
import jieba

# 加载词表
with open("path/to/vocabulary.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    vocabulary = [line.strip() for line in f]

# 分词
text = "text to be analyzed"
words = jieba.cut(text)

# 统计词频
word_counts = Counter(words)

# 提取词表中的词并按照词频降序排列
result = [(word, count) for word, count in word_counts.items() if word in vocabulary]
result = sorted(result, key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 打印结果
print(result)

在上面的代码中，首先使用`jieba`库对文本进行分词。然后使用`Counter`类统计每个词在文本中出现的次数。接着，我们从词频统计结果中提取出词表中的词，并按照词频降序排列。最后打印结果即可。

需要注意的是，上面的代码中使用了中文分词工具`jieba`，如果需要对其他语言的文本进行词频统计，需要使用相应的分词工具。此外，需要根据实际情况修改词表的加载方式和文件路径。