一、Python詞頻統計瓦爾登湖
想必大家都聽說過《瓦爾登湖》這本書。我們可以利用Python實現對這本書中出現的單詞進行詞頻統計，從而找出最常用的辭彙。
首先，我們需要下載《瓦爾登湖》這本書的文本文件（txt格式），並將其保存在本地。然後，我們需要將文本文件讀入Python的程序中：
with open("walden.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
text = f.read()
接著，我們需要對文本進行分詞處理，將每個單詞拆分出來，並將拆分出來的單詞存儲到一個列表中：
import re
words = re.findall(r"\w+", text.lower())
我們用re模塊中的findall函數來匹配所有單詞，並將其轉換成小寫，以免造成大小寫不一致的問題。
接下來，我們就可以利用Python的collections.Counter來計算每個單詞出現的次數了：
from collections import Counter
word_counts = Counter(words)
最後，我們可以通過most_common()函數來輸出單詞出現頻率最高的前10個單詞：
top_ten_words = word_counts.most_common(10)
for word, count in top_ten_words:
print(word, count)
這樣就可以得到《瓦爾登湖》這本書中出現頻率最高的前10個單詞了。
二、英文詞頻統計Python
Python不僅可以對《瓦爾登湖》這樣的中文文本進行詞頻統計，同樣也可以對英文文本進行詞頻統計。實現方法與中文詞頻統計基本相同。
首先，我們需要下載一篇英文文章的文本文件（txt格式），並將其保存在本地。然後，我們需要將文本文件讀入Python的程序中：
with open("english.txt", "r") as f:
text = f.read()
同樣，我們需要對英文文本進行分詞處理：
import re
words = re.findall(r"\w+", text.lower())
接下來，我們再次利用Python的collections.Counter來計算每個單詞的出現次數：
from collections import Counter
word_counts = Counter(words)
最後，我們輸出單詞出現頻率最高的前10個單詞：
top_ten_words = word_counts.most_common(10)
for word, count in top_ten_words:
print(word, count)
這樣，我們就可以得到英文文章中出現頻率最高的前10個單詞了。
三、Python詞頻統計圖
如果我們想要更直觀地展示單詞出現頻率的情況，可以利用Python的matplotlib庫來繪製詞頻統計圖。
我們首先需要安裝matplotlib庫：
!pip install matplotlib
接下來，我們可以利用上述方法獲取到單詞及其出現次數的信息，然後將這些信息繪製成柱狀圖。
下面是繪製詞頻統計圖的完整代碼：
from collections import Counter
import re
import matplotlib.pyplot as plt
with open("walden.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
text = f.read()
words = re.findall(r"\w+", text.lower())
word_counts = Counter(words)
top_ten_words = word_counts.most_common(10)
labels, values = zip(*top_ten_words)
indexes = range(len(labels))
plt.bar(indexes, values)
plt.xticks(indexes, labels)
plt.show()
通過運行這段代碼，我們可以生成出如下的詞頻統計圖：
四、Python文本詞頻統計
除了統計單個文件中的詞頻以外，我們還可以將多份文本文件中的詞頻進行統計。
首先，我們需要將多份文本文件的路徑保存在一個列表中：
files = ["walden.txt", "english.txt", "article.txt"]
然後，我們需要定義一個函數，來獲取每個文件中單詞及其出現次數的信息：
def get_word_counts(file):
with open(file, "r", encoding="utf-8") as f:
text = f.read()
words = re.findall(r"\w+", text.lower())
word_counts = Counter(words)
return word_counts
最後，我們可以利用一個字典來存儲所有文件中單詞及其出現次數的信息：
all_word_counts = {}
for file in files:
word_counts = get_word_counts(file)
all_word_counts[file] = word_counts
這樣，我們就可以通過訪問字典中的元素，來獲取每個文件中的單詞及其出現次數了。
五、Python詞頻統計代碼
以上是在Python中進行詞頻統計的方法，以下是完整的詞頻統計代碼：
from collections import Counter
import re
def get_word_counts(file):
with open(file, "r", encoding="utf-8") as f:
text = f.read()
words = re.findall(r"\w+", text.lower())
word_counts = Counter(words)
return word_counts
files = ["walden.txt", "english.txt", "article.txt"]
all_word_counts = {}
for file in files:
word_counts = get_word_counts(file)
all_word_counts[file] = word_counts
for file, word_counts in all_word_counts.items():
print(f"詞頻統計結果：{file}")
top_ten_words = word_counts.most_common(10)
for word, count in top_ten_words:
print(word, count)
print("\n")
通過運行這段代碼，我們可以得到所有文件中出現頻率最高的前10個單詞，並且輸出結果類似於下面這樣：
詞頻統計結果：walden.txt
the 7329
and 4578
to 4177
a 3488
of 3168
i 1973
in 1817
that 1686
it 1545
with 1289
詞頻統計結果：english.txt
the 707
of 450
and 355
to 336
in 229
a 207
is 164
that 139
for 126
as 101
詞頻統計結果：article.txt
the 23
of 11
to 10
in 8
and 7
on 6
a 5
data 4
is 4
for 4
六、Python詞頻統計一句話
Python可以用於對文本中的單詞進行詞頻統計，並且可以利用matplotlib庫繪製出詞頻統計圖。
七、Python詞頻統計找不到文件
在進行Python詞頻統計的時候，如果出現找不到文件的情況，可能是文件路徑寫錯了，或者是文件名拼寫錯誤。此時我們需要仔細檢查文件路徑及文件名是否正確。
八、Python詞頻統計案例
Python詞頻統計可以應用於很多領域，比如文本挖掘、新聞輿情分析、語言學研究等等。
下面是一個關於Python詞頻統計的案例：
某網站啟動了一個校園情感分析項目，要求對學生的記錄日記進行情感分析。初步分析發現，學生們經常使用一些特定的辭彙來表達自己的情感，比如「高興」、「愉快」、「難過」、「緊張」等等。為了更準確地分析學生的情感狀態，我們需要對學生的記錄日記進行詞頻統計，找出最常用的情感辭彙，並將其作為情感分析的依據。
九、Python詞頻統計下載
Python詞頻統計的相關代碼及文本可以從GitHub上下載：
https://github.com/ohhhyeahhh/Python-Word-Count
十、Python詞頻統計論文
Python詞頻統計可以應用於文本挖掘、自然語言處理等領域。對於研究人員來說，可以將Python詞頻統計應用到論文研究中。通過Python詞頻統計，可以有效地提取出論文中的關鍵詞，從而更全面地研究論文的主題及內容。
原創文章，作者：JKDYN，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/334677.html
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