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疑问搞懂，python中文词频统计，让你真能学会(python答疑)
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词频统计是指在文本中计算每个词出现的次数。 在 Python 中，可以使用一些第三方库（如 jieba）来分词，然后使用字典等数据结构记录每个词的词频。
Python中文词频统计知识点分词：需要对中文文本进行分词，分词的目的是将文本分解为独立的词语，便于后续的词频统计。字典：使用字典存储每个词的词频。字典的键为词语，值为词频。遍历：遍历分词后的结果，统计每个词出现的次数。排序：对字典按照词频排序，以得到词频最高的词。输出：最后，可以输出词频最高的词，也可以输出完整的词频字典。文章目录Python中文词频分词安装 jieba 库：使用 jieba.cut() 函数对中文文本进行分词：输出结果：使用字典可以很方便地存储每个词语的词频再次整理Python词频统计的具体实现方法：停用词词干提取词云图Python 中文词频分词其它库Python中文词频分词安装 jieba 库：pip install jieba使用 jieba.cut() 函数对中文文本进行分词：import jiebatext = "梦想橡皮擦的Python博客很不错"seg_list = jieba.cut(text)print(list(seg_list))输出结果：['梦想', '橡皮擦', '的', 'Python', '博客', '很', '不错']使用字典可以很方便地存储每个词语的词频import jiebatext = "梦想橡皮擦的Python博客很不错"seg_list = jieba.cut(text)# print(list(seg_list))word_dict = {}for word in seg_list: print(word) if word in word_dict: word_dict[word] += 1 else: word_dict[word] = 1print(word_dict)再次整理Python词频统计的具体实现方法：导入 jieba 库，使用 jieba.cut() 函数对中文文本进行分词。遍历分词后的结果，统计每个词出现的次数。使用字典记录每个词出现的次数。对字典按照词频排序，并输出词频最高的词。代码示例：
import jiebadef get_word_frequency(text): seg_list = jieba.cut(text) word_dict = {} for word in seg_list: if word in word_dict: word_dict[word] += 1 else: word_dict[word] = 1 sorted_word_dict = sorted(word_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) return sorted_word_dicttext = "梦想橡皮擦的Python博客很不错"result = get_word_frequency(text)print(result)停用词在分词时，通常会忽略一些词语，这些词语被称为停用词。如常用的助词、介词等。
在 Python 中，可以预先加载停用词表，在分词时，如果词语是停用词，则忽略。
下面是一个简单的例子：
import jiebastop_words = set()with open("stop_words.txt", "r",encoding='utf-8') as f: for line in f: stop_words.add(line.strip())text = "梦想橡皮擦的Python博客很不错"seg_list = jieba.cut(text)filtered_words = [word for word in seg_list if word not in stop_words]print(filtered_words)“stop_words.txt” 文件中是停用词表，每行一个词语。在代码中，通过 with open 语句读取文件，并将每个词语加入到 stop_words 集合中。在分词后，通过列表推导式，筛选出不是停用词的词语。文件中的内容如下：
的词干提取词干提取是将词语的不同形式提取为同一词干的过程。例如 “running” 和 “runner” 可以被提取为 “run”。
在 Python 中，可以使用词干提取工具来进行词干提取，常见的词干提取工具有 nltk 库的 PorterStemmer 和 SnowballStemmer 。
下面是一个简单的例子：
import nltkfrom nltk.stem import SnowballStemmerstemmer = SnowballStemmer("english")words = ["run", "runner", "running"]stemmed_words = [stemmer.stem(word) for word in words]print(stemmed_words)SnowballStemmer 函数的第一个参数是语言。 english 表示使用英语词干提取器。 其支持多种语言，可以指定不同的语言，以使用不同的词干提取器。例如，如果是法语文本，可以使用 SnowballStemmer("french") 。
stemmer.stem(word) 是 nltk 库的 SnowballStemmer 函数的一个方法，用于提取词干。
词云图词云图是一种展示词频的可视化图形，其中词语的大小代表词频的多少。
在 Python 中，可以使用词云库 wordcloud 来生成词云图。
以下是一个使用 wordcloud 库创建词云图的简单示例：
from wordcloud import WordCloudimport matplotlib.pyplot as plttext = "ca1 ca2 ca3 ca4 ca4 ca4"wordcloud = WordCloud(width=400, height=400, random_state=21, max_font_size=110).generate(text)plt.figure(figsize=(10, 5))plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")plt.axis('off')plt.show()首先使用 WordCloud 函数创建一个词云图对象，并设置图片的宽度、高度、随机状态、字体大小等参数。
然后，使用 generate() 方法生成词云图，并将其作为参数传递给 matplotlib 的 imshow() 函数。
最后，使用 show() 方法显示词云图。
Python 中文词频分词其它库thulac：thulac 是一个中文分词库，支持动态词性标注。snownlp：snownlp 是一个基于 SnowNLP 的中文自然语言处理库，支持中文分词、情感分析、关键词提取等功能。📢📢📢📢📢📢 💗 你正在阅读 【梦想橡皮擦】 的博客 👍 阅读完毕，可以点点小手赞一下 🌻 发现错误，直接评论区中指正吧 📆 橡皮擦的第 872 篇原创博客
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