综合练习：词频统计

下载一首英文的歌词或文章

f = open("F:\song.txt","r")
str1=f.read()
f.close()

将所有,.？！’:等分隔符全部替换为空格

c="',./'"
for w in c:
  str1.replace(w,' ')

将所有大写转换为小写

生成单词列表

wordList=str1.lower().split()

生成词频统计

wordDict={}
wordSet=set(wordList)

for w in wordSet:
    wordDict[w]=wordList.count(w)

排序

dictList=list(wordDict.items())
dictList.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)

排除语法型词汇，代词、冠词、连词

pron={'for','the','of','to','that','/'}
wordSet=set(wordList)-pron

输出词频最大TOP20

将分析对象存为utf-8编码的文件，通过文件读取的方式获得词频分析内容。

f=open("F:\song1.txt",'w')
for i in range(20):
    f.write(dictList[i][0]+" "+str(dictList[i][1] )+'\n')
f.close()

2.中文词频统计

下载一长篇中文文章。

从文件读取待分析文本。

news = open('gzccnews.txt','r',encoding = 'utf-8')

安装与使用jieba进行中文分词。

pip install jieba

import jieba

list(jieba.lcut(news))

生成词频统计

排序

排除语法型词汇，代词、冠词、连词

输出词频最大TOP20（或把结果存放到文件里）

import jieba

f=open('s.txt','r',encoding="UTF-8")
str1=f.read()
f.close()
str2=list(jieba.cut(str1))
delset = {"，","。","：","“","”","？"," ","；","！","、","\ufeff","\n"}
stringset = set(str2) - delset
countdict = {}
for i in stringset:
    countdict[i] = str2.count(i)
dictList = list(countdict.items())
dictList.sort(key = lambda x:x[1],reverse = True)
f = open("E:/结果.txt", "a")
for i in range(20):
 f.write('\n' + dictList[i][0] + " " + str(dictList[i][1]))
f.close()