9.27作业

1.准备utf-8编码的文本文件file

2.通过文件读取字符串 str

3.对文本进行预处理

4.分解提取单词 list

5.单词计数字典 set , dict

6.按词频排序 list.sort(key=)

7.排除语法型词汇,代词、冠词、连词等无语义词

8.输出TOP(20)

英文词频统计:

f = open('strgc.txt','r',encoding="utf-8")    #从同一目录下读取文件
strgc = f.read().lower()   #小写
f.close()
print(strgc)

seq ='.,'
for ch in seq:
      strgc=strgc.replace(ch," ")       #用for循环replace函数将.和,替换成空格
print(strgc)

strList = strgc.split()             #拆分
print(len(strList),strList)    #分隔一个一个单词并统计英文单词个数
strSet = set(strList)      #将列表转化成集合
exclude={"and","if","a","or","in","the"}
strSet=strSet-exclude              #去掉排除语法型词汇,代词、冠词、连词等无语义词
print(strSet)

strDict={}
for word in strSet:                #再将集合转化成字典来统计每个单词出现次数
    strDict[word] = strList.count(word)     #只有列表可以统计
print(len(strDict),strDict)

wclist =list(strDict.items())      #以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组
wclist.sort()                     #简单排序
print(strDict.items())

#def takeSecond(elem):        #定义函数
#   x=elem[1]
#    return x
#wclist.sort(key=takeSecond,reverse=True)  #排序,默认升序,reverse=true降序  法①
wclist.sort(key=lambda  x:x[1],reverse=True)     #方法② 用lambda函数排序
print(wclist)

for i in range(20):     #输出前20个
    print(wclist[i])

运行结果:

9.27作业_第1张图片

中文词频统计:

jieba是第三方库,需要在命令行输入 pip install jieba 下载安装,或者在:https://pypi.python.org/pypi/jieba/ 下载,解压:f:\jieba-0.39    安装:python setup.py install

import jieba;
f = open('xs.txt','r',encoding='utf-8')
zwxs=f.read()
f.close()

wordsls = jieba.lcut(zwxs)       #用字典形式统计每个词的字数
wcdict = {}
for word in wordsls:
    if len(word)==1:
        continue
    else:
        wcdict[word]=wcdict.get(word,0)+1
print(wcdict)

print(list(jieba.cut(zwxs)))      #精确模式,将句子最精确的分开,适合文本分析
print(list(jieba.cut(zwxs,cut_all=True)))  #全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,速度快,但不能解决歧义
print(list(jieba.cut_for_search(zwxs)))    #搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词

wcls = list(wcdict.items())     #以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组
wcls.sort(key = lambda x:x[1],reverse=True)   #出现词汇次数由高到低排序
print(wcls)

for i in range(5):    #第一个词循环遍历输出5次
    print(wcls[1])

运行结果:

9.27作业_第2张图片

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Tlzlykc/p/9712224.html

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