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数字、字符串、列表、字典，jieba库，wordcloud词云

一.基本数据类型什么是数据类型变量:描述世间万物的事物的属性状态为了描述世间万物的状态,所以有了数据类型,对数据分类为什么要对数据分类针对不同的状态需要不同的数据类型标识数据类型的分类二.数字类型整型(int) 作用表示人的年龄 / 身份证号定义 age = 21 pringt(age, type(age)) # 打印结果:21 <class 'int'> # 或者: age = int(21) print(age, type(age)) # 打印结果:21 <cla…

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1.jieba库的基本介绍 (1).jieba是优秀的中文分词第三方库中文文本需要通过分词获得单个的词语 jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装 jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数 (2).jieba分词的原理 Jieba分词依靠中文词库利用一个中文词库,确定汉字之间的关联概率汉字间概率大的组成词组,形成分词结果除了分词,用户还可以添加自定义的词组 2.jieba库使用说明 (1).jieba分词的三种模式精确模式.全模式.搜索引擎模式精确模式:把文本精确…

关于python pip安装第三方库 jieba 中文分词工具后提示"ImportError: cannot import name 'Random'"报错问题

具体错误提示如下: >>> import jieba Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\Users\wyf349\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\jieba\__init__.py", line 11, in &l…

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import jieba 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析:全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义: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. .cut() sentence 需要分词的字符串 cut_all=F 是否采用全模式(否则使用精确模式) HMM=T 是否使用HMM模型(可识别不在词典中的词) .cut_for_search() (sentence, HMM=T) 搜索引擎模式 .load_…

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import jieba jieba.add_word("福军") jieba.add_word("少安") excludes={"一个","他们","自己","现在","已经","什么","这个","没有","这样","知道","两个"} txt…

利用python实现简单词频统计、构建词云

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']…