python分词、词干提取、去停用词、计算词频的代码

好的，以下是一个示例代码，可以实现中文文本的分词、词干提取、去停用词和计算词频：

import jieba
from nltk.stem import SnowballStemmer
from collections import Counter

# 加载停用词表
stopwords = set()
with open("stopwords.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        stopwords.add(line.strip())

# 初始化词干提取器
stemmer = SnowballStemmer("english")

# 待分析的文本
text = "今天天气真好，适合出去玩。"

# 分词
words = jieba.cut(text)

# 去停用词和词干提取
words = [stemmer.stem(w) for w in words if w not in stopwords]

# 计算词频
word_count = Counter(words)

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

需要注意的是，上述代码中使用了jieba库进行中文分词，需要先安装该库。另外，停用词表可以根据自己的需求进行定制，这里只是简单地示范了一个使用方法。