Wenn wir einen Artikel oder sogar einen Roman lesen, möchten wir wissen, welches Wort im Text am häufigsten vorkommt und wie oft es vorkommt. Python kann diese Aufgabe mit einfachem Code erledigen. Sie können auch etwas erweitern und daraus schließen, wer der Protagonist ist, dessen Name bzw. welcher Satz im Roman am häufigsten vorkommt? Wie lautet das Mantra? Ist es nicht sehr interessant? Kommen Sie und probieren Sie es aus.
Idee:
besteht darin, zuerst jedes Zeichen zu extrahieren und es in die Liste einzufügen
und dann zu filtern Entfernen Sie die Satzzeichen.
Verwenden Sie abschließend ein Wörterbuch, um die Häufigkeit eines bestimmten Wortes zu ermitteln.
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Im Folgenden wird der Roman Fanghua als Beispiel genommen:
#coding:utf-8
word_lst = []
word_dict = {}
exclude_str = "，。！？、（）【】<>《》=：+-*—“”…"
with open("芳华.txt","r") as fileIn ,open("芳华字频.txt",'w') as fileOut:
# 添加每一个字到列表中
for line in fileIn:
for char in line:
word_lst.append(char)
# 用字典统计每个字出现的个数
for char in word_lst:
if char not in exclude_str:
if char.strip() not in word_dict: # strip去除各种空白
word_dict[char] = 1
else :
word_dict[char] += 1
# 排序
# x[1]是按字频排序，x[0]则是按字排序
lstWords = sorted(word_dict.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)
# 输出结果 (前100)
print ('字符\t字频')
print ('=============')
for e in lstWords[:100]:
print ('%s\t%d' % e)
fileOut.write('%s, %d\n' % e)Ausgabeergebnisse
字符 字频 ============= 的 3641 一 1834 了 1748 是 1506 不 1267 我 1229 她 1156 他 985 小 962 个 921 人 866 在 853 刘 745 丁 728 那 723 上 705 来 698 峰 691 们 684 就 667 说 577 有 572 到 564 这 562 里 537 儿 520 嫚 499 子 494 都 492 着 491 大 482 么 462 出 460 看 441 也 415 得 404 下 383 时 367 还 366 女 349 地 340 头 331 好 327 没 326 去 321 过 320 老 317 跟 311 你 309 把 307 对 303 年 301 会 300 生 291 为 289 发 289 要 281 何 280 亲 273 后 272 给 267 和 266 天 265 家 259 手 251 长 251 想 249 多 242 自 241 开 240 当 236 兵 235 样 232 郝 230 可 228 起 225 被 224 成 216 十 215 什 215 以 209 事 209 从 209 点 208 能 203 两 203 回 202 门 201 所 195 淑 188 雯 188 只 188 心 184 身 184 让 179 道 179 母 174 做 173 话 173 最 172 >>>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo zählen Sie die Worthäufigkeit im Text in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
