这种形式写出来频数再csv中是乱码怎么解决
时间: 2023-08-05 07:52:51 浏览: 48
如果您的 CSV 文件中包含乱码,您可以尝试以下几个解决方法:
1. 尝试使用 UTF-8 编码保存 CSV 文件。UTF-8 是一种常用的字符编码,支持大多数字符集,包括中文、日文、韩文等。您可以在文件保存时选择 UTF-8 编码,或者使用文本编辑器将编码转换为 UTF-8。
2. 如果您已经使用了 UTF-8 编码,但仍然出现乱码,可以尝试使用其他编码格式,如 GBK、GB2312 等,以确保文件中的所有字符都能被正确地识别。
3. 检查 CSV 文件中的分隔符是否正确。如果分隔符不正确,可能会导致数据错位,从而出现乱码。
4. 如果您使用的是 Excel 等软件打开 CSV 文件,并且出现了乱码,可以尝试使用其他软件打开,如记事本、文本编辑器等。
5. 如果您从其他来源获取了 CSV 文件,可以尝试联系数据提供者,询问文件编码和分隔符等信息,以确保文件可以正确解析。
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python读csv实现词库云 用文字的大小表示词出现的频数
好的,那么在上面的代码基础上,我们可以根据词出现的频数来设置每个词在词云图中的大小,使得出现频率高的词在词云图中更加突出。
具体实现可以参考下面的示例代码:
```python
import csv
from wordcloud import WordCloud
# 读取 csv 文件中的词汇和频数
words = {}
with open('words.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
words[row[0]] = int(row[1])
# 生成词云图
wordcloud = WordCloud(width=800, height=800, background_color='white', min_font_size=10)
# 根据词频设置每个词的大小
wordcloud.generate_from_frequencies(frequencies=words)
# 展示词云图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(8, 8), facecolor=None)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.tight_layout(pad=0)
plt.show()
```
在这个示例代码中,我们首先使用 csv 库读取了名为 'words.csv' 的 csv 文件中的词汇和频数,并将它们存储在一个字典中。然后,我们使用 wordcloud 库根据词频生成词云图,并使用 matplotlib 库将其展示出来。
需要注意的是,`WordCloud.generate_from_frequencies()` 方法可以根据字典中的词频设置每个词在词云图中的大小,因此我们需要将读取到的词汇和频数存储在一个字典中,并将其传递给 `generate_from_frequencies()` 方法。
python统计文本中的文字频数
你可以使用Python中的Counter模块来统计文本中的文字频数。以下是一个简单的示例代码:
```python
from collections import Counter
# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r') as file:
text = file.read()
# 统计文字频数
counter = Counter(text)
# 打印出现频率最高的前10个文字及其出现次数
for word, count in counter.most_common(10):
print(f'{word}: {count}')
```
在这个示例代码中,我们首先使用`open`函数打开一个文本文件,并将其读入一个字符串变量中。接下来,我们使用`Counter`模块来统计字符串中的文字频数,并将结果存储在一个名为`counter`的字典变量中。最后,我们使用`most_common`方法来获取出现频率最高的前10个文字及其出现次数,并打印出来。