python统计中文文本中高频词
时间: 2024-03-28 18:11:39 浏览: 41
可以使用Python中的中文分词库jieba和Python的collections模块来实现中文文本的高频词统计。
首先,需要安装jieba库。可以使用以下命令安装:
```
pip install jieba
```
接下来,可以使用以下代码实现中文文本高频词的统计:
```python
import jieba
from collections import Counter
# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 分词
words = jieba.lcut(text)
# 统计词频
counter = Counter(words)
# 输出前10个高频词
for word, count in counter.most_common(10):
print(word, count)
```
其中,`jieba.lcut()`函数用于对文本进行分词,返回一个列表;`Counter()`函数用于统计词频,返回一个字典;`most_common()`方法用于按照词频从大到小排序,返回一个列表,其中每个元素是一个二元组,包括词语和词频。
相关问题
python输出中文小说txt高频词条形图代码
以下是Python代码,用于输出中文小说txt的高频词条形图:
```python
import jieba
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取小说txt文件
with open('novel.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 对文本进行分词和去除停用词等预处理
words = [word for word in jieba.cut(text) if len(word) > 1 and word != '\n']
stopwords = ['的', '了', '是', '我', '你', '他', '她', '它', '我们', '你们', '他们', '她们', '它们']
words = [word for word in words if word not in stopwords]
# 统计词频并取前20个高频词
word_counts = Counter(words)
top20_words = word_counts.most_common(20)
# 生成词条形图
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.bar(range(len(top20_words)), [val[1] for val in top20_words])
plt.xticks(range(len(top20_words)), [val[0] for val in top20_words])
plt.title('小说高频词条形图')
plt.show()
```
需要注意的是,代码中的`novel.txt`需要替换成你要处理的小说文本文件名。此外,如果你的Python环境中没有安装jieba和matplotlib库,需要先进行安装。
python统计高频词如何使用停用词
在Python中,可以使用NLTK库来进行文本处理和分词。使用停用词的方法通常是先将文本分词,然后去除停用词,最后统计高频词。
以下是使用停用词的示例代码:
```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
# 下载停用词
nltk.download('stopwords')
# 加载停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
# 假设有一个文本字符串
text = "This is an example text for demonstrating how to remove stopwords in natural language processing."
# 分词
words = nltk.word_tokenize(text)
# 去除停用词
filtered_words = [word for word in words if word.lower() not in stop_words]
# 统计高频词
freq_dist = nltk.FreqDist(filtered_words)
top_words = freq_dist.most_common(5)
print(top_words)
```
输出:
```
[('example', 1), ('text', 1), ('demonstrating', 1), ('remove', 1), ('stopwords', 1)]
```
在上面的代码中,我们首先下载了英文停用词,然后加载它们。接下来,我们分词并去除停用词。最后,使用nltk的FreqDist类来统计高频词,并将前5个高频词打印出来。
需要注意的是,停用词的选择通常会影响文本处理和分析的结果,因此需要根据具体的场景和需求进行调整。