用python來進行詞頻統計,利用python進行中文詞頻統計

本文目錄一覽：

• 1、如何用python對文章中文分詞並統計詞頻
• 2、用Python統計詞頻
• 3、如何用python和jieba分詞，統計詞頻？

如何用python對文章中文分詞並統計詞頻

1、全局變數在函數中使用時需要加入global聲明

2、獲取網頁內容存入文件時的編碼為ascii進行正則匹配時需要decode為GB2312，當匹配到的中文寫入文件時需要encode成GB2312寫入文件。

3、中文字元匹配過濾正則表達式為ur'[\u4e00-\u9fa5]+’,使用findall找到所有的中文字元存入分組

4、KEY，Value值可以使用dict存儲，排序後可以使用list存儲

5、字元串處理使用split分割，然後使用index截取字元串，判斷哪些是名詞和動詞

6、命令行使用需要導入os,os.system(cmd)

用Python統計詞頻

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分詞，統計詞頻？

 #! 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(‘常用詞頻度統計結果’)

    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)