用Python统计瓦尔登湖的词频

在文本处理中，我们经常需要对文本中的单词出现频率做一个统计，本文以英文小说《瓦尔登湖》为例，统计一下作者最喜欢用什么单词，他们各自的出现频率如何。

首先需要《瓦尔登湖》的文本：点击下载《瓦尔登湖》（https://pan.baidu.com/s/1o75GKZ4）

思路分析：

首先，要打开文件，把里面的内容写到字符串里面。

接着，要对字符串进行分词，分割成独立的单词。

最后，根据每个单词进行词频统计。

把下载好的“Walden.txt”放到桌面，复制一下完整的路径名，特别注意：

Windows系统下，默认的文件名路径子级和父级之间可能是用反斜杠“ \ ”表示的，而在Python中，子级和父级之间用正斜杠“ / ”表示。

文件打开的时候，如果出现以下错误：

UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xbf in position 2: illegal multibyte sequence

说明文件编码格式异常，解决办法：在文件打开的语句中添加 encoding = ' utf-8 '，注意添加在open( )函数的最后。

with open(path,'r') as text:
# 添加utf-8编码支持，原语句改为：
with open(path,'r',encoding='utf-8') as text:

使用stringlist.split()函数进行分词，使用stringlist.count()函数进行统计词频

代码如下：

path = 'C:/Users/xiaokai/Desktop/Walden.txt'with open(path,'r',encoding='utf-8') as text:    # 读入文本words = text.read().split()                  # 开始分词print(words)for word in words:print('{}--{} times'.format(word,words.count(word)))    # 把单词和词频分别打印出来

运行结果

tried.--1 times
Whatever--4 times
have--660 times
been--167 times
thy--23 times
failures--3 times
hitherto,--1 times
"be--1 times

分析问题：

发现输出有点怪异，出现了 “tried. ”，“hitherto,” 这样的单词，还有更多的问题：

单词前后跟了“，”，“.”，“？”等各种各样的符号。

有许多单词被重复统计了。

有一些单词，例如‘“Some”和“some”是同一个单词，但是因为“Some”首字母大写也被认为是两个单词。

因此作出更多的改进：

去掉首尾连在一起的字符串，并且全部转换成小写字母。

创建一个单词集合，集合的性质保证了不会出现重复的单词，确保不会出现重复统计单词的现象。

创建一个字典，key为文本里出现的单词，value为单词在文本中出现的频率。

在字典中，根据词频顺序打印键值对。

改进之后的代码如下：

import stringwith open(path,'r',encoding='utf-8') as text:# 1. 首先进行分词raw_words = text.read().split()# 2. 把每个单词首尾连在一起的符号去掉，大写字母统一成小写words_list = [word.strip(string.punctuation).lower() for word in raw_words]# 3. 数据结构转换成集合，这里重复的单词会被自动丢弃words_set = set(words_list)# 4. 创建字典键值对：key为单词，value为单词出现的频率# 冒号左边为单词，冒号右边为词频words_dict = {keyword:words_list.count(keyword) for keyword in words_set}# 5. 根据words_dict中value的值对字典进行排序输出# 这里采用了lambda表达式，lambda word: word[1]表示输入一个word词条，返回word[1]（词频）
# word是一个词条，word[0]是单词，word[1]是单词出现的频率for word in sorted(words_dict.items(), key = lambda word: word[1], reverse = True):print('{}--{} times'.format(word[0],word[1]))

代码解释：

strip()函数的作用是去除单词首尾的符号，其中string.punctuation就是一个字符集，包含！@#￥%&*等符号，使用strip(string.punctuation)可以去除首尾的这些符号。

word.lower()函数把字母全部转换成小写。

sorted()函数对字典进行排序，默认对key进行排序，但这里对value进行排序，所以这里使用lambda表达式，在key = lambda word: word[1]中，返回值是word[1]，也就是words_dict中的value。

参考博客：

Python strip()方法 | 菜鸟教程
http://www.runoob.com/python/att-string-strip.html

python字典按照value进行排序 - ketchup_酱 - 博客园
https://www.cnblogs.com/timtike/p/6562402.html