python分词统计词频_-用python找出一篇文章中词频最高的20个单词
python统计一个大文件中很多小文件里面的词频
#!/usr/bin/env python3.6
from collections import Counter
from functools import reduce
from operator import add
from pathlib import Path
ps = Path().glob('*.txt')
c = reduce(add, [Counter(p.read_text().split()) for p in ps])
print(c.most_common())
如何用python对文章中文分词并统计词频
1、全局变量在函数中时加入global声明
2、获页内容存入文件时的编码ascii进行正则匹配时需要decode为GB2312,当匹配到的中文写入文件时需要encode成GB2312写入文件。
3、中文字符匹配过滤正则表达式为ur'[\u4e00-\u9fa5] ',使用findall找到所有的中文字符存入分组
4、KEY,Value值可以使用dict存储,排序后可以使用list存储
5、字符串处理使用split分割,然后使用index截取字符串,判断哪些是名词和动词
6、命令行使用需要导入os,os.system(cmd)
请问如何用python提取出一个txt文件中词频最高的二十个词语并从大到小输出?
用python找出一篇文章中词频最高的20个单词
import re
from collections import Counter
from matplotlib.pyplot import pie,show
f = 't.txt'
c = Counter(re.findall(r'(\w{3,})',open(f).read().lower())).most_common(20)
pie([i[1] for i in c],labels=[i[0] for i in c])
show()
Python 如何对输出的词频结果按字母顺序排序(NLTK)
import nltk
file_b = open('a.txt', 'r')
tokens = nltk.word_tokenize(file_b)
fdist1 = nltk.FreqDist(tokens)
for key,val in sorted(fdist1.iteritems())[:5]:
print ("{1}: {0}".format(key, round(val / len(tokens), 2)))
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