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python利用defaultdict(类字典类型)对文本中的词频进行统计和保存。方法是:1、利用open函数读取文本文件;2、利用相关分割符(如:空格)切分单词;3、利用defaultdict类型统计词频。
如何用python统计一个纯文本文件中的词频?这是我每次面试的时候都会问的一个问题。对于有些经验的程序员来说,这是一个很简单的问题。但实际情况是,很多面试者都不能很好甚至不能解决这个问题。
对文本做词频统计在爬虫抓取了数据后对数据做分类、去重等都有应用,算是一个数据处理的基本功能。
这里我们以英文内容为例来解决这个问题,而中文还涉及到文本的编码和分词。
读取文本文件
python读取文本很简单:
#读取整个文件的内容: text = open('file.txt').read() #按行读取文本,并返回一个list,每一行是list的一个item lines = open('file.txt').readlines()
切分单词
英文行文以空格和标点符合来分隔单词,我们切分单词也以空格和标点符号来且分。但大多之考虑到空格而忽略了标点符号。英文中标点符合是直接挨着单词的,只以空格分割,会把表达符号也分到单词里面去。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.”
# 仅仅以空格切分: words = text.split(' ') #切分更准确的话就要使用正则表达式模块re import re # 下面的正则表达式的含义是, # 切分符包括空白符号(空格、换行符\n, Tab符\t等看不见的符号)、 # 英文逗号、英文句号.、英文问号?、感叹号!、英文冒号: # 中括号[]扩起来表示任意匹配这些符号其一即可 # 最后的加号+表示如果这些符号是连续挨着的则当成一个分割符切分 pattern = r'[\s,\.?!:"]+' words = re.split(pattern, text)
统计词频
上面切分得到的words是一个list,里面有重复和不重复的单词。
使用dict这个key-value数据结构来进行统计和保存统计结果。
key就是单词,value就是单词的个数。
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少了一个if w in result的判断,这正是defaultdict的特点:当key不存在时默认其value为零。
把以上程序片段写出一个.py文件就是一个比较完整的统计词频的程序。可以当作是Python入门小练习
关于python统计词频的方法就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。