怎么统计分词后的词频

要统计分词后的词频，您可以使用Python中的collections模块中的Counter类。 Counter类可以帮助您统计可哈希对象的出现次数。以下是一个示例代码：

from collections import Counter
import jieba

text = "这是一个简单的句子，用于演示如何统计词频。"
words = jieba.lcut(text)  # 使用jieba分词

counter = Counter(words)  # 统计词频
print(counter)

在这个例子中，我们首先使用jieba分词将一段文本分成单词。然后，我们使用Counter类来统计每个单词出现的次数。最后，我们打印出计数器对象，即每个单词及其出现次数的字典。

相关问题

jieba分词后词频统计

由于jieba分词是一个中文分词工具，因此以下是中文文本的词频统计示例：

假设有以下中文文本：

我爱中国，中国也爱我。

首先，使用jieba分词将文本分词：

import jieba

text = "我爱中国，中国也爱我。"
words = jieba.lcut(text)
print(words)

输出结果：

['我', '爱', '中国', '，', '中国', '也', '爱', '我', '。']

接着，统计每个词出现的频率：

from collections import Counter

word_counts = Counter(words)
print(word_counts)

输出结果：

Counter({'我': 2, '爱': 2, '中国': 2, '，': 1, '也': 1, '。': 1})

其中，Counter是Python内置的一个计数器工具，可以方便地统计每个元素出现的次数。

python分词统计词频

好的，我可以为您介绍一下如何使用Python进行分词和统计词频。首先，您需要安装中文分词库，比如jieba。

安装命令如下：

pip install jieba

然后，您可以使用以下代码进行分词和统计词频：

import jieba
from collections import Counter

text = "这是一段测试文本，用于测试分词和统计词频的功能。"

# 使用jieba进行分词
words = jieba.cut(text)

# 统计词频
word_counts = Counter(words)

# 输出结果
for word, count in word_counts.most_common():
    print("{}\t{}".format(word, count))

输出结果将会是每个词语及其出现的次数，按照出现次数由多到少排序。

您可以根据您的需求，对分词结果进行进一步的处理和分析。