写一个python文本分析代码

下面是一个简单的Python文本分析代码，用于计算一个文本中每个单词出现的频率。

import re

# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r') as file:
    text = file.read()

# 去除标点符号和换行符
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
text = re.sub(r'\n', ' ', text)

# 转换为小写字母
text = text.lower()

# 分割文本为单词列表
words = text.split()

# 计算每个单词的出现频率
word_count = {}
for word in words:
    if word in word_count:
        word_count[word] += 1
    else:
        word_count[word] = 1

# 按照出现频率排序
word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 输出结果
for word, count in word_count:
    print(word, count)

这段代码的作用是读取一个文本文件，去除标点符号和换行符，将所有单词转换为小写字母，并统计每个单词出现的频率。最后按照单词出现频率排序，并输出结果。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。

相关问题

写一个python文本情感分析的代码

下面是一个简单的Python文本情感分析代码，使用TextBlob库来进行情感分析。

from textblob import TextBlob

# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r') as file:
    text = file.read()

# 使用TextBlob进行情感分析
blob = TextBlob(text)
sentiment = blob.sentiment.polarity

# 输出结果
if sentiment > 0:
    print("这是一篇正面的文章")
elif sentiment < 0:
    print("这是一篇负面的文章")
else:
    print("这是一篇中性的文章")

这段代码的作用是读取一个文本文件，并使用TextBlob库进行情感分析。情感分析的结果会返回一个介于-1和1之间的数字，表示文本的情感倾向，数值越大表示情感越积极，越小表示情感越消极，0表示中性。根据情感倾向的数值，代码会输出相应的情感倾向结果。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。

帮我写一个python 情感分析代码

好的，针对您提出的要求，我可以为您提供一个简单的Python情感分析代码，具体实现如下：

# 导入情感分析库
from snownlp import SnowNLP

# 输入文本信息
text = input("请输入要进行情感分析的文本：")

# 进行情感分析并输出结果
s = SnowNLP(text)
if s.sentiments > 0.5:
print("这是一段积极的文本，情感得分为：", s.sentiments)
else:
print("这是一段消极的文本，情感得分为：", s.sentiments)

这个代码使用SnowNLP库进行情感分析，首先引入库，然后通过用户输入的文本信息进行情感分析，最后输出结果。如果情感得分大于0.5，则判定为积极的文本；否则，判定为消极的文本。