复合数据类型，英文词频统计

 作业来源：https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2753

1.列表，元组，字典，集合分别如何增删改查及遍历。

列表：

元组：

增、查、遍历：

改：

删：

 

字典：

 

集合：

 

2.总结列表，元组，字典，集合的联系与区别。参考以下几个方面：

括号：

列表用“[]”，元组用“（）”，字典和集合用“{}”；

有序无序：

列表和元组有序，字典和集合无序；

可变不可变：

列表、字典和集合可变，元组不可变；

重复不可重复：

列表和元组可重复，字典键不可重复，值可以重复，集合不可重复;

存储与查找方式：

列表以值的方式存储为值，可通过索引查找；

元组以值的方式存储为值，可通过索引查找；

字典以键值对的方式存储为值，一般通过键查找；

集合以值的方式存储为值，可以通过set()来将序列和字典转换为集合。

3.词频统计

• 1.下载一长篇小说，存成utf-8编码的文本文件 file

  2.通过文件读取字符串 str

  3.对文本进行预处理

  4.分解提取单词 list

  5.单词计数字典 set , dict

  6.按词频排序 list.sort(key=lambda),turple

  7.排除语法型词汇，代词、冠词、连词等无语义词

  • 自定义停用词表
  • 或用stops.txt

       8.输出TOP(20)

• 9.可视化：词云

 排序好的单词列表word保存成csv文件

import pandas as pd
pd.DataFrame(data=word).to_csv('big.csv',encoding='utf-8')

线上工具生成词云：
https://wordart.com/create 

 代码:

import string
import pandas as pd


def start():
    f = open("There For You.txt", "r", encoding='utf-8')
    novel = f.read()
    f.close()
    novel = novel.lower()
    for x in string.punctuation:
        novel = novel.replace(x, " ")
    novel = novel.split()
    txt = open("stops.txt", "r", encoding='utf-8')
    stopWords = txt.read()
    txt.close()
    for c in {"
","'"}:
        stopWords = stopWords.replace(c," ")
    stopWords = stopWords.split()
    wordsSet = set(novel) - set(stopWords)
    wordsCount = {}
    for i in wordsSet:
        wordsCount[i] = novel.count(i)
    top = list(wordsCount.items())
    top.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    pd.DataFrame(data=top[0:20]).to_csv('There For You.csv', encoding='utf-8')
start()