红楼梦词频统计python代码

红楼梦是中国古典小说的代表作之一，其中充满着生动的描写和精美的词汇，因此对于语言处理的爱好者来说，对红楼梦的词频统计也是一个有趣的任务。使用Python可以轻松完成这个任务，下面是一个简单的红楼梦词频统计Python代码：

import jieba
from collections import Counter

#读取红楼梦文本文件
with open('hongloumeng.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

#使用jieba分词
words = jieba.cut(text)

#统计词频
counter = Counter(words)

#打印出出现频率最高的前十个词
for word, cnt in counter.most_common(10):
    print(word, cnt)

上述代码使用了jieba库对红楼梦文本进行分词，然后使用collections.Counter类对分词结果进行词频统计。最后，打印出出现频率最高的前十个词，可以方便地得出红楼梦中的关键词汇。需要注意的是，在运行代码前，需要将红楼梦文本文件hongloumeng.txt放在同一目录下。

相关问题

python红楼梦词频统计

使用Python进行红楼梦的词频统计需要使用jieba库来进行中文分词。以下是一个简单的代码示例，可以实现对红楼梦文本中的单词进行词频统计：

import jieba

txt = open("G:\\红楼梦.txt","r",encoding="utf-8")
words = jieba.lcut(txt.read())

a = {}
for word in words:
    if len(word) == 1:
        continue
    else:
        a[word] = a.get(word,0) + 1

items = list(a.items())
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

for i in range(15):
    word, count = items[i]
    print("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))

txt.close()

这段代码的具体步骤如下：
1. 打开红楼梦.txt文件，采用UTF-8编码方式读取。
2. 使用jieba库的精准模式将红楼梦文本分词，并将分词结果保存到words列表中。
3. 创建一个空字典a，用于统计每个单词的出现次数。遍历words列表，对每个单词进行统计。
4. 将字典a转换为有序的列表items，并按照每个单词出现次数的降序进行排序。
5. 输出排序结果中的前15个单词以及对应的出现次数。

python词频统计红楼梦

以下是使用Python进行词频统计的示例代码：

from collections import Counter

# 打开红楼梦txt文档并读取内容
txt = open('红楼梦.txt', 'r', encoding='utf-8').read()

# 使用jieba库进行分词
import jieba
words = jieba.lcut(txt)

# 使用Counter进行词频统计
word_count = Counter(words)

# 输出词频统计结果
for word, count in word_count.most_common(10):
    print(word, count)

这段代码首先使用`jieba`库的`lcut()`函数对红楼梦文本进行分词，将分词结果保存在`words`变量中。然后使用`Counter`类对`words`进行词频统计，得到每个词出现的次数。最后，使用`most_common()`方法获取出现频率最高的前10个词及其出现次数，并将结果打印出来。