Python詞頻統計代碼詳解

Python是一門廣受歡迎的編程語言，其強大的文本處理能力尤其受到廣大學習者和開發者的青睞，詞頻統計就是Python常用的一種文本處理方法。在本文中，我們將從多個方面詳細闡述Python中的詞頻統計代碼，幫助讀者初步掌握這一技巧。

一、英文歌Hello詞頻統計Python代碼

我們先從一個簡單的例子開始，演示如何使用Python進行英文歌的詞頻統計。下面是代碼示例：

text = "Hello from the other side, I must've called a thousand times"
words = text.split()
freq = {}
for word in words:
    if word in freq:
        freq[word] += 1
    else:
        freq[word] = 1
print(freq)

運行以上代碼，會輸出一個字典，包含每個英文單詞出現的次數。代碼中，我們首先將文本字符串text按空格分割成單詞，然後遍歷每個單詞，統計出現次數，存入freq字典中。

二、紅樓夢詞頻統計Python代碼

接下來，我們來看一下如何使用Python進行中文文本的詞頻統計，以《紅樓夢》為例。轉載的《紅樓夢》文字可以通過Git命令獲取，當前目錄下就會有一個紅樓夢txt的文件，接下來就是代碼部分:

with open('hongloumeng.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    text = file.read().replace('\n', '')
    words = list(jieba.cut(text))
    words = filter(lambda x: len(x)>1, words)
    freq = {}
    for word in words:
        if word in freq:
            freq[word] += 1
        else:
            freq[word] = 1
    print(freq)

代碼解釋：

首先，我們使用Python內置函數open()打開《紅樓夢》txt文件，然後使用read()方法讀取文本內容並使用replace()方法將換行符替換為空格。接着，我們使用jieba庫進行中文分詞，篩選出長度大於1的詞語，最後進行詞頻統計。

三、詞頻統計Python代碼不區分大小寫

在進行詞頻統計時，有時候需要忽略單詞的大小寫，例如“Hello”和“hello”被認為是同一個單詞。下面是不區分大小寫的詞頻統計Python代碼示例：

text = "To be, or not to be, that is the question"
words = text.lower().split()
freq = {}
for word in words:
    if word in freq:
        freq[word] += 1
    else:
        freq[word] = 1
print(freq)

在代碼中，我們使用lower()方法將文本字符串轉換為小寫，並按空格分割成單詞。然後按照前文的方法進行遍歷統計，統計完後輸出頻率字典。

四、詞頻統計Python代碼jieba

我們前面已經用到了jieba，這裡介紹一下jieba庫的基本用法：

import jieba

text = "我喜歡Python編程"
words = list(jieba.cut(text))
print(words)

代碼解釋：

首先，我們導入jieba庫。然後，我們定義一個文本字符串text，對其進行中文分詞並生成詞語列表words，最後輸出列表。

五、詞頻統計Python代碼導入表格

有時候，我們需要直接將詞頻統計結果導出到表格中，下面是一個示例，展示了如何使用Python進行表格導入：

import pandas as pd

freq = {'Python': 3, '編程': 2, '很棒': 1}
df = pd.DataFrame.from_dict(freq, orient='index', columns=['Frequency'])
df.index.name = 'Word'
df.to_csv('freq.csv')

代碼解釋：

首先，我們導入pandas庫。然後，我們使用Python內置函數from_dict()將頻率字典轉換為DataFrame格式，並設置列名和索引名。最後，我們使用to_csv()函數將DataFrame對象導出為csv文件。

六、詞頻統計Python代碼意義背景

除了基本的詞頻統計，我們還可以在統計時考慮每個單詞的意義和背景。例如，某些單詞出現在特定場景中時，它們的含義可能會有所不同。下面是一個示例：

import nltk

text = "I saw a saw."
tokens = nltk.word_tokenize(text)
tags = nltk.pos_tag(tokens)
freq = {}
for word, tag in tags:
    if tag[0] == 'V':
        if word in freq:
            freq[word] += 1
        else:
            freq[word] = 1
print(freq)

代碼解釋：

我們導入nltk庫進行英文分詞和詞性標註，對文本字符串text進行分詞，標註後最終輸出包含動詞的詞頻字典。

七、詞頻統計Python代碼多個文件

有時候，我們需要統計多個文本文件中的詞頻，下面是一個示例：

import glob

files = glob.glob('*.txt')
freq = {}
for file in files:
    with open(file, 'r') as f:
        text = f.read().lower()
        words = text.split()
        for word in words:
            if word in freq:
                freq[word] += 1
            else:
                freq[word] = 1
print(freq)

代碼解釋：

首先，我們使用Python模塊glob匹配當前目錄下所有的txt文件。然後，我們使用Python內置函數open()打開每個txt文件，按照前文的方法進行詞頻統計，並在詞頻字典freq中累加出現次數。

八、詞頻圖Python代碼

最後，我們將展示如何使用Python繪製詞頻圖。我們會使用Matplotlib庫，代碼示例：

import matplotlib.pyplot as plt

freq = {'Python': 3, '編程': 2, '很棒': 1}
plt.bar(range(len(freq)), list(freq.values()), align='center')
plt.xticks(range(len(freq)), list(freq.keys()))
plt.show()

代碼解釋：

我們導入Matplotlib庫，並定義一個頻率字典freq。然後，我們使用plt.bar()函數繪製豎狀條形圖，使用plt.xticks()函數設置x軸標籤。最後，我們通過調用plt.show()函數顯示圖形。

九、三國演義詞頻統計Python

最後，讓我們以著名的《三國演義》作為示例，展示如何進行中文文本的詞頻統計：

import jieba

with open('san_guo_yan_yi.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()
    words = list(jieba.cut(text))
    freq = {}
    for word in words:
        if word in freq:
            freq[word] += 1
        else:
            freq[word] = 1
    print(freq)

代碼解釋：

與前面的《紅樓夢》示例類似，代碼中我們也使用jieba庫進行中文分詞，並進行遍歷統計。

總結

Python是一門非常靈活的編程語言，詞頻統計是其廣泛應用的一種文本處理方法。本文從多個方面介紹了Python中詞頻統計的應用，希望能夠幫助讀者初步掌握這一重要技巧。