python【问题描述】统计中文文档中词频信息 【输入形式】 【输出形式】最多的前十位词汇和次数的信息

以下是一个简单的 Python 程序，可以实现输入中文文档，统计词频信息，并输出最多的前十位词汇和次数的信息：

import jieba
from collections import Counter

# 读取文档
with open('document.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    document = f.read()

# 分词，过滤停用词
words = [w for w in jieba.lcut(document) if w.strip() and w not in {'，', '。', '！', '？', '\n'}]

# 统计词频
word_count = Counter(words)

# 输出最多的前十位词汇和次数的信息
most_common = word_count.most_common(10)
for word, count in most_common:
    print(f'{word}\t{count}')

其中，需要注意以下几点：

1. 需要使用 `jieba` 库进行中文分词，需要先安装该库。

2. 可以根据实际情况自定义停用词列表，这里只是简单地过滤了一些常见的标点符号和换行符。

3. 输出格式可以根据实际需要进行调整，这里使用了 f-string 进行格式化输出。

希望这个程序能够帮助到你。

相关问题

python问题描述】统计中文文档中词频信息 【输入形式】 【输出形式】最多的前十位词汇和次数的信息

可以使用Python中的jieba库来进行中文分词和统计词频。

以下是一个示例代码：

import jieba
from collections import Counter

# 读取文件
with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词
words = jieba.cut(text)

# 统计词频
word_counts = Counter(words)

# 输出前十位词汇和次数的信息
for word, count in word_counts.most_common(10):
    print(word, count)

其中，`jieba.cut()`函数可以将输入的文本进行分词，返回一个可迭代的生成器对象。`Counter()`函数可以统计生成器中每个元素出现的次数，并返回一个字典对象，其中键为元素，值为出现次数。`most_common()`方法可以返回字典中出现次数最多的前n个元素，以列表形式返回，其中每个元素是一个元组，第一个元素为键，第二个元素为值。

中文词频统计与文件读写：对test.txt进行中文文本的词频统计，统计文件中出现词频最多的且词语长度不小于3个字符的前10个词语，将词语及其出现的词频数按照词频数递减排序后输出到result.txt文档中。

对于您提出的需求，这涉及到文件读取、中文分词、词频统计以及结果输出等功能。目前我所在的环境并不支持直接操作文件系统及直接执行代码的能力，因此无法直接处理`test.txt`文件并完成词频统计的任务。不过我可以为您提供一个Python脚本的大致框架来实现这一需求：

from collections import Counter
import jieba

# 读取文本文件
with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    content = file.read()

# 中文分词
words = jieba.lcut(content)

# 过滤掉长度小于3的词，并统计词频
filtered_words = [word for word in words if len(word) >= 3]
counter = Counter(filtered_words)

# 获取频率最高的前10个词
top_10_words = counter.most_common(10)

# 将结果输出到新的文本文件
with open('result.txt', 'w', encoding='utf-8') as output_file:
    for word, freq in top_10_words:
        output_file.write(f'{word}: {freq}\n')

请注意该段代码需要安装jieba包来进行中文分词处理。运行上述代码之前，请确保您的环境中已安装了`jieba`。您可以使用命令 `pip install jieba` 来安装它。这段代码首先读取`test.txt`的内容，然后对其进行分词处理，接着过滤出所有长度大于等于三的词汇，并计算它们的出现次数，最后选择出现最频繁的前十名词汇并将结果保存在名为`result.txt`的新文件中。希望这个示例能够帮助您解决相关的问题。如果还有其他疑问或者具体细节上的调整需求，请随时告诉我。