大连理工大学Python选修课作业训练5

1.内容：读取names.txt文件内容，分别统计男性和女性姓名中出现“胜”字的频率。

with open('names.txt', 'r', encoding='utf-8') as fr:row = [[y.strip() for y in x.strip().split(' ')] for x in fr.readlines()]m=0
fr=0
ms=0
fs=0
for i in row[1:]:if i[1] == '男':ms+=1else:fs+=1if '胜' in i[0] and i[1]=='男':m+=1if '胜' in i[0] and i[1] == '女':fr+=1
print(fr'有胜字男生占男生总数{m/ms*100:.2f}%。')
print(fr'有胜字女生占女生总数{fr/fs*100:.2f}%。')

答案

def writedict(c_dict, file_name,topN= 100):c_list= list(c_dict.items())c_list.sort(key= lambda item:item[1], reverse=True)with open(file_name, 'wt', encoding= 'utf-8') as fw:for c,count in c_list[:topN]:fw.write('{}\t{}\n' .format(c,count))male_dict = {}
female_dict = {}with open('names.txt', 'rt', encoding= 'utf-8') as fo:for line in fo:line = line.replace('\n','')splits = line.split(' ')if splits[1] == '男':for c in splits[0][1:]:male_dict[c] = male_dict.get(c, 0) + 1elif splits[1] == '女':for c in splits[0][1:]:female_dict[c] = female_dict.get(c, 0) + 1
writedict(male_dict,'男性.txt')
writedict(female_dict,'女性.txt')

2.请使用jieba库，读取“十八大报告全文.txt”文件，使用jieba进行分词，统计所有词语的频率，并将词语词频从大到小输出前100个到文件中，输出文件格式为：【词语】【空格】【频率】。

import jiebawith open('D:\python学习\十八大报告全文.txt',encoding="utf-8") as fp:text = fp.read()ls = jieba.lcut(text)#分词counts= {}for i in ls:if len(i)>1:        counts[i] = counts.get(i,0)+1ls1 = sorted(counts.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)print(ls1[:100])

3.请在上题基础上，使用停用词表，将停用词去除后的词频统计从大到小前100个输出到文件中。停用词表见附件stop_words.txt，每行为一个停用词。

import jiebastop = [line.strip().encode('utf-8').decode('utf-8') for line in open('stop_words.txt').readlines() ]with open('D:\python学习\十八大报告全文.txt',encoding="utf-8") as fp:text = fp.read()#baidu_stopwords = stopwords.words('stop_words') #导入停用词表ls = jieba.lcut(text)#分词counts= {}for i in ls:if len(i)>1:        counts[i] = counts.get(i,0)+1     #for word in baidu_stopwords:  #去掉停用词for word in stop:counts.pop(word,0) ls1 = sorted(counts.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)print(ls1[:100])

答案：

import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt# 加载停用词表
def load_stopwords(path):temp_set = set()with open(path, 'rt', encoding='utf-8') as fo:for line in fo:temp_set.add(line.replace('\n', ''))return temp_setword_dict = {}
stopwords = load_stopwords('stop_words.txt')with open('十八大报告全文.txt', 'rt', encoding='utf-8') as fo:for line in fo:line = line.replace('\n', '')words = jieba.lcut(line)for word in words:if word in stopwords:continueword_dict[word] = word_dict.get(word, 0) + 1backgroud_Image = plt.imread('china.jpg')
w_cloud = WordCloud(font_path='STSONG.TTF', mask=backgroud_Image, width=800, height=800)
w_cloud.generate_from_frequencies(word_dict)plt.imshow(w_cloud) # 通过matplotlib显示词云
plt.axis("off") # 关闭matplotlib显示的横纵坐标
plt.show()

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