一.安装所需要的第三方库 jieba (jieba是优秀的中文分词第三分库) pyecharts (一个优秀的数据可视化库) <三国演义>.txt下载地址(提取码:kist ) 使用pycharm安装库 打开Pycharm选择[File]下的Settings 出现下面页面, 选择右边的[+]出现下面页面,在此页面顶端搜索想要的库,然后安装就可以了 二.编写代码 import jieba #导入库 import os print("人物出现次数前十名:") txt = ope

# 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

---恢复内容开始--- 一.结巴中文分词涉及到的算法包括: (1) 基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG): (2) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合: (3) 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法. 结巴中文分词支持的三种分词模式包括: (1) 精确模式:试图将句子最精确地切开,适合文本分析: (2) 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

简单统计一个小说中哪些个汉字出现的频率最高: import codecs import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 word = [] counter = {} with codecs.op

1 #统计<三国志>里人物的出现次数 2 3 import jieba 4 text = open('threekingdoms.txt','r',encoding='utf-8').read() 5 excludes = {'将军','却说','二人','不能','如此','荆州','不可','商议','如何','军士','左右','主公','引兵','次日','大喜','军马', 6 '天下','东吴','于是'} 7 #返回列表类型的分词结果 8 words = jieba.lcut(t

Python爬虫视频教程零基础小白到scrapy爬虫高手-轻松入门 https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z38n.10677092.0.0.482434a6EmUbbW&id=564564604865 本文介绍如何进行个人新浪微博词频统计,并给出相应的柱状图分析,编程环境为Python 2.7.该文主要包括三个部分:新浪微博API的使用.文本过滤及分词和词频统计.     一.新浪微博API的使用     首先在新浪微博开放平台http://open.w

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

一.环境以及注意事项 1.windows10家庭版 python 3.7.1 2.需要使用到的库 wordcloud(词云),jieba(中文分词库),安装过程不展示 3.注意事项:由于wordcloud默认是英文不支持中文,所以需要一个特殊字体 simsum.tff.下载地址: https://s3-us-west-2.amazonaws.com/notion-static/b869cb0c7f4e4c909a069eaebbd2b7ad/simsun.ttf 请安装到C:\Windows\F

以下是关于小说的中文词频统计 这里有三个文件,分别为novel.txt.punctuation.txt.meaningless.txt. 这三个是小说文本.特殊符号和无意义词 Python代码统计词频如下: import jieba # jieba中文分词库 # 从文件读入小说 with open('novel.txt', 'r', encoding='UTF-8') as novelFile: novel = novelFile.read() # 将小说中的特殊符号过滤 with open('

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

一.字符串操作: 解析身份证号:生日.性别.出生地等. 凯撒密码编码与解码 网址观察与批量生成 2.凯撒密码编码与解码 凯撒加密法的替换方法是通过排列明文和密文字母表,密文字母表示通过将明文字母表向左或向右移动一个固定数目的位置.例如,当偏移量是左移3的时候(解密时的密钥就是3),所有的字母A将被替换成D,B变成E,以此类推X将变成A,Y变成B,Z变成C.由此可见,位数就是凯撒密码加密和解密的密钥. def change(c,i): c = c.lower() num = ord(c) if n

1) 博客开头给出自己的基本信息,格式建议如下: 学号2017****7128 姓名:肖文秀 词频统计及其效能分析仓库:https://gitee.com/aichenxi/word_frequency1 2) 程序分析,对程序中的四个函数做简要说明.要求附上每一段代码及对应的说明. process_file作用:打开文件,读取文件到缓冲区,关闭文件 # 读文件到缓冲区 def process_file(file_name): try: # 打开文件 file_read=open(file_na

练习: 总结列表,元组,字典,集合的联系与区别.列表,元组,字典,集合的遍历. 区别: 一.列表:列表给大家的印象是索引,有了索引就是有序,想要存储有序的项目,用列表是再好不过的选择了.在python中的列表很好区分,遇到中括号(即[ ]),都是列表,定义列表也是如此.列表中的数据可以进行增删查改等操作: 增加有两种表达方式(append().expend()),关于append的用法如下(注:mylist定义的列表名称):不难看出,用append方法增加元素,不用给元素加中括号,而用exten

1.字符串操作: 解析身份证号:生日.性别.出生地等. 凯撒密码编码与解码 网址观察与批量生成 解析身份证号:生日.性别.出生地等 def function3(): print('请输入身份证号') ID = input() if len(ID) != 18: print('请输入有效的身份证号码') else: print('身份证号码格式正确') birth = ID[6:14] print('您的生日是:', format(birth)) check = ID[14:17] if int(

这个作业的要求来自于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2753. 1.列表,元组,字典,集合分别如何增删改查及遍历. 列表操作如下所示: #列表 string = 'list' #字符串->列表 list1 = list(string) # ['l', 'i', 's', 't'] #列表->字符串 string1 = ''.join(list1) #list #列表的增删改查 list1 = list('this

#瓦登尔湖词频统计: import string path = 'D:/python3/Walden.txt' with open(path,'r',encoding= 'utf-8') as text: words = [raw_word.strip(string.punctuation).lower() for raw_word in text.read().split()] words_index = set(words) counts_dict = {index:words.count(

一.安装jieba库 :\>pip install jieba #或者 pip3 install jieba 二.jieba库解析 jieba库主要提供提供分词功能,可以辅助自定义分词词典. jieba库中包含的主要函数如下: jieba.cut(s)                                                               精确模式,返回一个可迭代的数据类型 jieba.cut(s,cut_all=True)                  

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']

Python2.7 anaconda.安装Wordcloud,网上有许多下载路径,说一下掩模,就是在这个膜的区域才会有东西,当然这个与实际的掩模还有一定区别,这个词频显示是把所有统计的词,显示在这个掩模图片的非白色区域. (接下来就不用看着网上那些小软件很羡慕,其实代码就十行左右,你也可以) from os import path from scipy.misc import imread import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import

利用Python做一个词频统计 GitHub地址:FightingBob [Give me a star , thanks.] 词频统计 对纯英语的文本文件[Eg: 瓦尔登湖(英文版).txt]的英文单词出现的次数进行统计,并记录起来 代码实现 import string from os import path with open('瓦尔登湖(英文版).txt','rb') as text1: words = [word.strip(string.punctuation).lower() for

一.环境 1.python3.6 2.windows系统 3.安装第三方模块 pip install wordcloud #词云展示库 pip install jieba #结巴分词 pip install matplotlib #图像展示库 二.需求 统计article.txt里的文章的词频 三.代码 import collections #词库统计库,自带模块 import re #正则表达式 自带模块 import wordcloud #词云展示库,pip install wordclou