python中文文本分析例题

Python中文文本分析可以有很多例题，比如对一篇中文文章进行词频统计、情感分析、关键词提取等。

首先是词频统计，可以通过分词将文章拆分为词语，然后使用Python中的Counter类来统计每个词语出现的次数。可以使用jieba库进行分词，然后遍历分词结果，使用Counter类进行统计并输出结果。

其次是情感分析，可以使用Python中的情感分析库，如TextBlob或SnowNLP库。通过对文章中每个句子进行情感分析，可以判断其是正面情感还是负面情感。可以将文章按句子拆分，然后使用情感分析库的相关函数进行分析，并输出结果。

另外，关键词提取也是一种常见的文本分析任务。可以使用Python中的关键词提取库，如jieba库中的extract_tags函数。将文章进行分词，然后使用相关函数提取出文本中的关键词，并输出结果。

最后，还可以对中文文本进行主题模型分析。通过使用Python中的主题模型库，如gensim库来对一篇中文文章进行主题提取。可以将文章进行分词，然后使用gensim库中的LdaModel类进行训练，进而提取出文章的主题信息。

总之，Python中可以使用各种库来对中文文本进行分析，无论是词频统计、情感分析还是关键词提取等。以上只是一些常见例题，实际应用中还有更多不同的中文文本分析任务可以进行。

相关问题

python计算机二级 例题

Python 计算机二级考试通常关注基础的 Python 知识，包括语法、数据结构、控制流程、函数、模块等。例题可能会涉及以下几个方面：

1. **语法理解**：比如变量声明、字符串操作、条件语句（if-else）、循环（for、while）等基本语法的运用。

2. **数据结构**：列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）和集合（set）的理解及操作。

3. **函数**：如何编写和调用函数，以及作用域和默认参数的概念。

4. **文件处理**：读写文本文件的基本操作。

5. **异常处理**：如何使用 try-except 子句捕获和处理错误。

6. **模块和包**：导入模块、自定义模块和第三方库的使用。

例如，一道具体的例题可能是这样的：

# 例题
def add(a, b):
    return a + b

result = add(3, 5)
print(result)  # 输出应该是8

try:
    result = add("3", "5")  # 这里会抛出TypeError，因为试图相加的是字符串而非数字
except TypeError as e:
    print(e)

python的文件操作例题三个

在Python中，文件操作是非常常见的任务，通常涉及到读取、写入和处理文本文件。以下是三个基本的文件操作例题：

1. **打开和读取文件**:

   with open('example.txt', 'r') as file:
       content = file.read()
       print(content)

这里`open()`函数用于打开文件，`'r'`表示读模式。使用`with`语句可以确保文件在操作完毕后自动关闭。

2. **写入文件**:

   with open('output.txt', 'w') as file:
       file.write('Hello, World!\n')
       file.write('This is an example.\n')

`'w'`代表写入模式，如果文件已存在则会被清空；`'\n'`用于换行。

3. **追加内容到文件**:

   with open('append_example.txt', 'a') as file:
       file.write('Appending some text.\n')

`'a'`表示追加模式，在已有内容的基础上添加新的内容。