python统计高频词代码，python代码大全简单

统计高频词是文本分析中常见的任务之一，可以帮助我们了解文本中的重要主题和关键词。在Python中，我们可以使用一些库和技术来实现高频词的统计。下面我将为您提供一份详细的代码示例，并深入讨论一些相关的知识。

首先，让我们从一个简单的示例开始。假设我们有一个文本文件，我们想要统计其中的高频词。下面是一个例子代码：

```python

import re

from collections import Counter

def count_words(text):

# 使用正则表达式去除标点符号和特殊字符

text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)

# 将文本转换为小写

text = text.lower()

# 分割文本为单词列表

words = text.split()

# 统计单词出现的频率

word_counts = Counter(words)

# 返回前 10 个高频词

return word_counts.most_common(10)

# 读取文本文件

with open('text_file.txt', 'r') as file:

text = file.read()

# 统计高频词

top_words = count_words(text)

# 打印结果

for word, count in top_words:

print(f"{word}: {count}")

```

在这个例子中，我们使用了Python中的正则表达式模块re和集合模块collections中的Counter来帮助我们完成高频词的统计。

首先，我们使用正则表达式`re.sub()`函数去除文本中的标点符号和特殊字符。然后，我们把文本转换为小写，这样可以避免区分大小写对结果造成的影响。接下来，我们通过`text.split()`函数将文本分割成单词列表。最后，我们使用Counter来统计每个单词的出现频率，并使用`most_common()`函数返回出现频率最高的前10个单词。

代码执行完毕后，我们可以看到打印出了前10个高频词以及它们对应的出现次数。

那么，为什么要去除标点符号和特殊字符呢？这是因为标点符号和特殊字符通常不包含有意义的信息，会对统计结果产生干扰，因此在进行文本分析时最好将其去除。

另外，有时我们可能需要排除一些常见的无意义词，比如"a"、"the"、"is"等。这些常见的词语在文本中频繁出现，但却没有什么实际意义，所以可以称之为停用词。在完成文本分析任务时，我们可以使用停用词列表，将这些无意义词排除在统计结果之外。

在Python中，有一些第三方库提供了常用的停用词列表，比如NLTK（Natural Language Toolkit）库。NLTK库提供了一个已经定义好的英文停用词列表。我们可以使用NLTK库中的stopwords模块来加载停用词列表，并在统计高频词时进行过滤。

下面是一个改进后的代码示例，加入了停用词过滤的功能：

```python

import re

from collections import Counter

from nltk.corpus import stopwords

def count_words(text):

# 使用正则表达式去除标点符号和特殊字符

text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)

# 将文本转换为小写

text = text.lower()

# 分割文本为单词列表

words = text.split()

# 加载停用词列表

stop_words = set(stopwords.words('english'))

# 过滤停用词

words = [word for word in words if word not in stop_words]

# 统计单词出现的频率

word_counts = Counter(words)

# 返回前 10 个高频词

return word_counts.most_common(10)

# 读取文本文件

with open('text_file.txt', 'r') as file:

text = file.read()

# 统计高频词

top_words = count_words(text)

# 打印结果

for word, count in top_words:

print(f"{word}: {count}")

```

在这个例子中，我们通过`stopwords.words('english')`加载了英文停用词列表。然后，我们使用列表解析的方式，把不在停用词列表中的单词加入到统计列表中。这样就可以在统计高频词之前，对文本进行停用词过滤。

当然，我们也可以根据实际的需求，自定义停用词列表。例如，对于特定领域的文本分析任务，我们可以根据该领域的特点自行编辑停用词列表。

总结一下，我们在Python中使用正则表达式和Counter来实现了高频词的统计。通过去除标点符号和特殊字符，把文本转换为小写、分割为单词列表，并使用Counter实现了单词频率的统计。同时，我们还加入了停用词的过滤功能，提高了统计结果的可靠性。希望以上代码和解释对您有所帮助，如果您有任何问题，请随时向我提问。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.37seo.cn/