新建“test4”Python文件:读取素材中的“test.txt”文件,使用jieba库进行分词,并将出现次数前5的词汇和出现次数信息写入到“output.txt”文件中。

时间: 2024-05-14 21:18:02 浏览: 39
好的,以下是代码实现: ```python import jieba # 读取文件 with open("test.txt", "r", encoding="utf-8") as f: content = f.read() # 使用jieba进行分词 words = jieba.cut(content) word_count = {} # 统计词频 for word in words: if len(word) > 1: word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1 # 按照词频从大到小排序 sorted_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 写入文件 with open("output.txt", "w", encoding="utf-8") as f: for i in range(5): f.write(f"{sorted_word_count[i][0]}:{sorted_word_count[i][1]}\n") ``` 代码中使用了jieba库进行中文分词,通过字典统计词频,并使用sorted函数按照词频从高到低进行排序。最后,将出现次数前5的词汇和出现次数信息写入到“output.txt”文件中。
相关问题

1.对文件test.txt中的内容进行分词,并输出结果; 2.对文件test.txt中的内容创建一个指定形状的词云。 附文件test.txt内容: 面向对象编程(Object Oriented Programming,OOP)是一种程序设计思想,支持代码复用和设计复用,其基本特征是封装、继承和多态。

好的,我可以帮您解决这两个问题。 首先是第一个问题,您可以使用Python中的分词工具jieba来实现对test.txt文件内容的分词。具体代码如下: ```python import jieba with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() words = jieba.cut(content) print(' '.join(words)) ``` 运行后,控制台会输出对test.txt文件内容的分词结果,每个词之间以空格分隔。 接下来是第二个问题,您可以使用Python中的wordcloud库来创建指定形状的词云。具体代码如下: ```python import jieba from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator, STOPWORDS import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np # 读取文本内容 with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() # 对文本内容进行分词 words = ' '.join(jieba.cut(content)) # 加载指定形状的图片 mask = np.array(Image.open('shape.png')) # 创建WordCloud对象,设置参数 wc = WordCloud( background_color='white', max_words=2000, mask=mask, stopwords=STOPWORDS.add('的') ) # 生成词云 wc.generate(words) # 从图片中获取颜色 image_colors = ImageColorGenerator(mask) # 显示词云 plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_colors), interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() ``` 在上述代码中,'shape.png'是指定形状的图片,需要根据实际情况进行替换。运行后,程序会自动生成一个指定形状的词云,并在窗口中显示出来。

帮我用python写一个程序吧。要求:检索中文文本test.txt中是否含有中文文件keywords.txt中的关键词,关键词之间用逗号划分,如果有的话请输出该中文文本test.txt终出现了哪几个关键词以及出现的次数,如果没有的话则输出文字”未识别到关键词!“

好的,这是一个简单的Python程序,可以实现你的需求: ```python import jieba # 读取文本文件和关键词文件 with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() with open('keywords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: keywords = f.read().split(',') # 使用结巴分词进行中文分词 words = list(jieba.cut(text)) # 统计关键词出现次数 results = {} for word in words: if word in keywords: if word in results: results[word] += 1 else: results[word] = 1 # 输出结果 if len(results) > 0: print('文本中出现以下关键词:') for word, count in results.items(): print('{}:{}'.format(word, count)) else: print('未识别到关键词!') ``` 请将文本文件和关键词文件放在同一目录下,并将它们命名为test.txt和keywords.txt。执行该程序后,它会读取文本中的中文内容,进行中文分词,计算关键词出现的次数,最终输出结果。如果文本中没有包含任何关键词,那么程序会输出"未识别到关键词!"。 希望这个程序对你有所帮助!
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为下面这段代码的预测结果加上可视化功能,要能够看到每个预测数据的结果的准确度:from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB import jieba from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt good_comments = [] bad_comments = [] with open('D:\PyCharmProjects\爬虫测试\好评.txt', 'r', encoding='gbk') as f: for line in f.readlines(): good_comments.append(line.strip('\n')) with open('D:\PyCharmProjects\爬虫测试\差评.txt', 'r', encoding='gbk') as f: for line in f.readlines(): bad_comments.append(line.strip('\n')) with open('StopWords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: stopwords = f.read().splitlines() good_words = [] for line in good_comments: words = jieba.cut(line, cut_all=False) words = [w for w in words if w not in stopwords] good_words.append(' '.join(words)) bad_words = [] for line in bad_comments: words = jieba.cut(line, cut_all=False) words = [w for w in words if w not in stopwords] bad_words.append(' '.join(words)) # 将文本转换为向量 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(good_words + bad_words) y = [1] * len(good_words) + [0] * len(bad_words) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 训练模型 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 测试模型并计算准确率 pred = clf.predict(X_test) accuracy = sum(pred == y_test) / len(y_test) print('准确率:{:.2%}'.format(accuracy)) # 预测新数据的类别 with open('测试评论.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: count = 0 for line in f.readlines(): count += 1 test_text = line.strip('\n') test_words = ' '.join(jieba.cut(test_text, cut_all=False)) test_vec = vectorizer.transform([test_words]) pred = clf.predict(test_vec) if pred[0] == 1: print(count, '好评') else: print(count, '差评')

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