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小編給大家分享一下Python統(tǒng)計(jì)文本文件中詞頻的方法,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家學(xué)習(xí),希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲,下面讓我們一起去學(xué)習(xí)方法吧!
寫篇適合Python入門練習(xí)的文章,比較簡單。
如何用python統(tǒng)計(jì)一個(gè)純文本文件中的詞頻?這是我每次面試的時(shí)候都會問的一個(gè)問題。對于有些經(jīng)驗(yàn)的程序員來說,這是一個(gè)很簡單
的問題。但實(shí)際情況是,很多面試者都不能很好甚至不能解決這個(gè)問題。
對文本做詞頻統(tǒng)計(jì)在爬蟲抓取了數(shù)據(jù)后對數(shù)據(jù)做分類、去重等都有應(yīng)用,算是一個(gè)數(shù)據(jù)處理的基本功能。
這里我們以英文內(nèi)容為例來解決這個(gè)問題,而中文還涉及到文本的編碼和分詞。
讀取文本文件
python讀取文本很簡單:
#讀取整個(gè)文件的內(nèi)容: text = open('file.txt').read() #按行讀取文本,并返回一個(gè)list,每一行是list的一個(gè)item lines = open('file.txt').readlines()
切分單詞
英文行文以空格和標(biāo)點(diǎn)符合來分隔單詞,我們切分單詞也以空格和標(biāo)點(diǎn)符號來且分。但大多之考慮到空格而忽略了標(biāo)點(diǎn)符號。英文中標(biāo)點(diǎn)
符合是直接挨著單詞的,只以空格分割,會把表達(dá)符號也分到單詞里面去。如下文本:
Google introduced its TPU at Google I/O 2016. Distinguished hardware engineer – and top MIPS CPU architect – Norm Jouppi in a blog post said Google had been running TPUs in its data centers since 2015 and that the specialized silicon delivered “an order of magnitude better-optimized performance per watt for machine learning.”
# 僅僅以空格切分: words = text.split(' ') #切分更準(zhǔn)確的話就要使用正則表達(dá)式模塊re import re # 下面的正則表達(dá)式的含義是, # 切分符包括空白符號(空格、換行符\n, Tab符\t等看不見的符號)、 # 英文逗號、英文句號.、英文問號?、感嘆號!、英文冒號: # 中括號[]擴(kuò)起來表示任意匹配這些符號其一即可 # 最后的加號+表示如果這些符號是連續(xù)挨著的則當(dāng)成一個(gè)分割符切分 pattern = r'[\s,\.?!:"]+' words = re.split(pattern, text)
統(tǒng)計(jì)詞頻
上面切分得到的words是一個(gè)list,里面有重復(fù)和不重復(fù)的單詞。
使用dict這個(gè)key-value數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和保存統(tǒng)計(jì)結(jié)果。
key就是單詞,value就是單詞的個(gè)數(shù)。
result = {} for w in words: if w in result: result[w] += 1 else: result[2] = 1 #或者用defaultdict from collections import defaultdict result = defaultdict(int) for w in words: result[w] += 1
defaultdict比dict少了一個(gè)if w in result的判斷,這正是defaultdict的特點(diǎn):當(dāng)key不存在時(shí)默認(rèn)其value為零。
把以上程序片段寫出一個(gè).py文件就是一個(gè)比較完整的統(tǒng)計(jì)詞頻的程序??梢援?dāng)作是Python入門小練習(xí)。
以上是Python統(tǒng)計(jì)文本文件中詞頻的方法的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助,如果還想學(xué)習(xí)更多知識,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道!
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