Python怎么统计词频

Python可以使用字典（dict）来统计词频，具体实现方法如下：

text = "hello world, hello python, world of python"
word_list = text.lower().split()  # 先将文本转换为小写，并分割成单词列表
word_count = {}  # 定义空字典用于统计词频

for word in word_list:
    if word not in word_count:
        word_count[word] = 1
    else:
        word_count[word] += 1

print(word_count)

上述代码中，首先将文本转换为小写，并分割成单词列表。然后遍历列表中的每个单词，将其作为字典的键，如果该键不存在，则将其添加到字典中，并将值设置为1；如果该键已经存在，则将其对应的值加1。最后输出统计结果即可。

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Python统计词频

在Python中，统计词频通常使用内置的`collections`模块中的`Counter`类。`Counter`是一个方便的数据结构，用于计数可哈希对象（如字符串）在列表、元组或其他可迭代对象中的出现次数。以下是一个简单的步骤来统计一个文本中单词的频率：

from collections import Counter

def word_frequency(text):
    # 将文本转换为小写并分割成单词列表
    words = text.lower().split()
    
    # 使用Counter计算每个单词的频率
    frequency = Counter(words)
    
    return frequency

# 示例用法
text = "This is a sample sentence to demonstrate word frequency in Python."
word_freq = word_frequency(text)

# 打印结果
for word, freq in word_freq.most_common():  # .most_common()返回一个按频率降序排列的元组列表
    print(f"'{word}': {freq}")

python统计词频

在Python中，统计词频通常可以使用内置的数据结构如`collections.Counter`或者第三方库如`collections`、`NLTK`、`scikit-learn`等。下面是一个简单的例子，使用`collections.Counter`来统计文本中每个单词出现的次数：

from collections import Counter

def word_frequency(text):
    # 将文本转换为小写并分割成单词列表
    words = text.lower().split()
    
    # 使用Counter计算每个单词的频率
    frequency = Counter(words)
    
    return frequency

# 示例文本
text = "这是一个测试文本，用于演示如何统计词频。"
word_freq = word_frequency(text)

# 打印结果
for word, freq in word_freq.most_common():  # 输出最常见的词和它们的频率
    print(f"{word}: {freq}")