collections库统计词频
时间: 2023-06-29 18:20:03 浏览: 43
可以使用Python的collections库来统计词频。具体实现可以使用Counter类,它可以接受一个列表作为参数,然后返回一个字典,其中包含了每个元素出现的次数。
下面是一个示例代码:
```python
from collections import Counter
# 定义待统计的文本
text = "This is a sample text with several words. We will use it to demonstrate how to count word frequency."
# 将文本转换为单词列表
words = text.split()
# 使用Counter类统计单词出现次数
word_counts = Counter(words)
# 输出结果
print(word_counts)
```
输出结果如下:
```
Counter({'to': 2, 'This': 1, 'is': 1, 'a': 1, 'sample': 1, 'text': 1, 'with': 1, 'several': 1, 'words.': 1, 'We': 1, 'will': 1, 'use': 1, 'it': 1, 'demonstrate': 1, 'how': 1, 'count': 1, 'word': 1, 'frequency.': 1})
```
可以看到,使用Counter类可以很方便地统计单词出现次数。
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Python结巴库中文词频统计
Python结巴库是一个中文分词工具,也可以用来进行中文词频统计。使用结巴库中文词频统计的步骤如下:
1. 导入结巴库:`import jieba`
2. 加载语料文件:`jieba.load_userdict('userdict.txt')`,其中'userdict.txt'是自定义的词典文件
3. 对文本进行分词:`seg_list = jieba.cut(text)`
4. 统计词频:可以使用Python中collections模块中的Counter函数进行统计,例如:`from collections import Counter, OrderedDict; word_counts = Counter(seg_list)`。注意,统计出的结果是无序的,如果需要按照词频大小进行排序,可以使用OrderedDict。
利用jieba库 wordcloud词频统计
首先需要安装jieba和wordcloud库,在终端输入以下命令:
```
pip install jieba
pip install wordcloud
```
接下来我们来看一个简单的示例:
```python
import jieba
from wordcloud import WordCloud
# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 对文本进行分词
words = jieba.cut(text)
# 将分词结果组成字符串
content = ' '.join(words)
# 生成WordCloud对象
wc = WordCloud(background_color='white', width=800, height=600)
# 生成词云图像
wc.generate(content)
# 将词云图像保存到文件
wc.to_file('wordcloud.png')
```
这个示例中,我们首先使用jieba库对文本进行分词,然后将分词结果组成一个字符串。接着,我们使用WordCloud类生成一个词云图像,并将其保存到文件中。
如果要统计词频,可以使用Python的collections库。示例如下:
```python
import jieba
from collections import Counter
# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 对文本进行分词
words = jieba.cut(text)
# 统计词频
counter = Counter(words)
# 打印前10个出现频率最高的词
for word, count in counter.most_common(10):
print(word, count)
```
这个示例中,我们使用Counter类统计分词结果中每个词出现的次数,并打印出现频率最高的前10个词。