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如何用python对文章中文分词并统计词频
1、全局变量在函数中使用时需要加入global声明
2、获取网页内容存入文件时的编码为ascii进行正则匹配时需要decode为GB2312，当匹配到的中文写入文件时需要encode成GB2312写入文件。
3、中文字符匹配过滤正则表达式为ur'[\u4e00-\u9fa5]+’,使用findall找到所有的中文字符存入分组
4、KEY，Value值可以使用dict存储，排序后可以使用list存储
5、字符串处理使用split分割，然后使用index截取字符串，判断哪些是名词和动词
6、命令行使用需要导入os,os.system(cmd)
用Python统计词频
def statistics(astr):
# astr.replace(“\n”, “”)
slist = list(astr.split(“\t”))
alist = []
[alist.append(i) for i in slist if i not in alist]
alist[-1] = alist[-1].replace(“\n”, “”)
return alist
if __name__ == “__main__”:
code_doc = {}
with open(“test_data.txt”, “r”, encoding=’utf-8′) as fs:
for ln in fs.readlines():
l = statistics(ln)
for t in l:
if t not in code_doc:
code_doc.setdefault(t, 1)
else:
code_doc[t] += 1
for keys in code_doc.keys():
print(keys + ‘ ‘ + str(code_doc[keys]))
如何用python和jieba分词，统计词频？
#! python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import os, codecs
import jieba
from collections import Counter
def get_words(txt):
seg_list = jieba.cut(txt)
c = Counter()
for x in seg_list:
if len(x)1 and x != ‘\r\n’:
c[x] += 1
print(‘常用词频度统计结果’)
for (k,v) in c.most_common(100):
print(‘%s%s %s %d’ % (‘ ‘*(5-len(k)), k, ‘*’*int(v/3), v))
if __name__ == ‘__main__’:
with codecs.open(’19d.txt’, ‘r’, ‘utf8’) as f:
txt = f.read()
get_words(txt)
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/240544.html
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