(改进)Python语言实现词频统计】的更多相关文章

需求: 1.设计一个词频统计的程序. 2.英语文章中包含的英语标点符号不计入统计. 3.将统计结果按照单词的出现频率由大到小进行排序. 设计: 1.基本功能和用法会在程序中进行提示. 2.原理是利用分隔符分词存入列表,然后从列表读出存入字典,键为词,值存放词的数量. 代码如图所示: 1.导入程序所需模块. 2.定义readfile类,实现去除文章中标点符号的功能. 3.定义一个getstr类,对结果输出格式进行定义. 4.构造程序主函数. 测试用例: 测试用例我选择了马丁.路德.金的演讲稿. 部…
需求: 1.设计一个词频统计软件,统计给定英文文章的单词频率. 2.文章中包含的标点不计入统计. 3.将统计结果以从大到小的排序方式输出. 设计: 1.因为是跨专业0.0···并不会c++和java,只能用仅学过的C语言进行编写,还是挺费劲的. 2.定义一个包含单词和频率两个成员的结构体来统计词频(进行了动态分配内存,可以处理较大文本). 3.使用fopen函数读取指定的文档. 4.使用fgetc函数获取字符,再根据取得的字符是否是字母进行不同的处理. 5.采用快速排序法对统计结果进行排序. 5…
第一步:首先需要安装工具python 第二步:在电脑cmd后台下载安装如下工具: (有一些是安装好python电脑自带有哦) 有一些会出现一种情况就是安装不了词云展示库 有下面解决方法,需看请复制链接查看:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 第三步: 1.准备好你打算统计的文件,命名为 家.txt,保存到桌面 2.准备一个做背景的图片,命名为girl.jpg,同样保存到桌面 第四步:插入代码 import re # 正则表达…
# 使用Python进行词频统计 mytext = """Background Industrial Light & Magic (ILM) was started by filmmaker George Lucas, . ILM has won numerous Academy Awards for Best Visual Effects, not to mention a string of Clio awards for its work on televisi…
字典是针对非序列集合而提供的一种数据类型,字典中的数据是无序排列的. 字典的操作 为字典增加一项 dict[key] = value students = {"Z004":"John","T002":"Peter"} students Out[23]: {'T002': 'Peter', 'Z004': 'John'} students["S007"] = "Susan" student…
原需求 1.读取文件,文件内包可含英文字符,及常见标点,空格级换行符. 2.统计英文单词在本文件的出现次数 3.将统计结果排序 4.显示排序结果 新需求: 1.小文件输入. 为表明程序能跑 2.支持命令行输入英文作品的文件名 3. 支持命令行输入存储有英文作品文件的目录名,批量统计 4. 从控制台读入英文单篇作品,重定向输出 代码实现: 在原代码的基础上稍做了修改,使之可以批量读取文件夹下的所有文件,所以加了一个mode来判断是单个文件输入还是文件夹输入,来不及整理程序,所以现在程序有点丑.这次…
1.利用jieba分词,排除停用词stopword之后,对文章中的词进行词频统计,并用matplotlib进行直方图展示 # coding: utf-8 import codecs import matplotlib.pyplot as plt import jieba # import sys # reload(sys) # sys.setdefaultencoding('utf-8') from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif']…
需求:给瓦尔登湖文章统计单词出现的频率 思路:首先读取文件并以空格分割得到列表,然后利用for循环遍历列表中的元素并把去掉列表元素中的符号,第三步去掉相同的元素,将列表转换为一个字典,最后按照键值对升序排序. 源码: #!/user/bin/env python #-*-coding:utf-8 -*- #Author: qinjiaxi import string path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\walden.txt" with…
#CalHamletV1.py def getText(): #定义函数读取文件 txt = open("hamlet.txt","r").read() txt = txt.lower() #将所有字符转换为小写 for ch in '!@#$%^&*(_)-+=\\[]}{|;:\'\"`~,<.>?/': txt = txt.replace(ch, " ") #将所有特殊符号用空格替代 return txt ha…
# 把语料中的单词全部抽取出来, 转成小写, 并且去除单词中间的特殊符号 def words(text): return re.findall('[a-z]+', text.lower()) def train(features): model = collections.defaultdict(lambda: 1) for f in features: model[f] += 1 return model NWORDS = train(words(open('big.txt').read())…