1、全局变量在函数中使用时需要加入global声明2、获取网页内容存入文件时的编码为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-\u...

具体实现方法如下：242526272829303132333435363738#wordfrequencyinatext#testedwithPython24vegaseat25aug2005#Chinesewisdom...str1=Manwhoruninfrontofcar,gettired.Manwhorunbehindcar,...

首先要说明一个概念：gbk编码里一个中文字符的‘长度’是2。str = '中国'  #gbk编码要取得'中'这个字符，需要用分片str[0:2],而不是索引str[0]。以z4为例，下面这...

3.1词频（TermFrequency）：某个词在该文档中出现的次数。3.2利用Python进行词频统计3.2.1移除停用词的另一种方法，加if判断代码中用到的一些常用方法：分组统计：判断一个数据框中的某一列的值是否包含一个数组中...

python3#-*-coding:utf-8-*-importos,codecsimportjiebafromcollectionsimportCounterdefget_words(txt):seg_list=jieba.cut(txt)c=Counter()forxinseg_list:iflen(x)...

使用wordcloud库和jieba库可以使用图片上的效果，这个就是将一个文本先进行分词，然后再统计每个词的词频，选出词频较高的一些词语，然后按照词频的大小设定不同的字体大小，随机生成颜色，随后形成图片。

很简答的东东importreimportcollectionsprint(collections.Counter(re.findall('\w+',open('test.txt').read())))还是多看看资料吧,这个是官方的标准答案

1、首先，定义一个变量，保存要统计的英文文章。2、接着，定义两个数组，保存文章中的单词，以及各单词的词频。3、从文章中分割出所有的单词，保存在数组中。4、然后，计算文章中单词的总数，保存在变量中。5、用for循环...

中文分词之后，文本就是一个由每个词组成的长数组：[word1,word2,word3……wordn]。之后就可以使用nltk里面的各种方法来处理这个文本了。比如用FreqDist统计文本词频，用bigrams把文本变成双词组的形式：[(word1,...

/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-importos,random#假设要读取文件名为aa，位于当前路径filename='aa.txt'dirname=os.getcwd()f_n=os.path.join(dirname,filename)#注释掉的程序段，用于测试脚本，它...