本教程演示如何使用Python处理Zipf定律这一统计概念，并展示Python在处理该定律时读取和排序大型文本文件的效率。
您可能想知道Zipf分布这个术语是什么意思。要理解这个术语，我们首先需要定义Zipf定律。别担心，我会尽量简化说明。
Zipf定律简单来说就是：在一个大型自然语言语料库中，最频繁出现的词的出现频率大约是第二频繁词的两倍，是第三频繁词的三倍，是第四频繁词的四倍，以此类推。
让我们来看一个例子。如果您查看美国英语的Brown语料库，您会注意到最频繁出现的词是“the”（出现69,971次）。第二频繁出现的词“of”出现了36,411次。
“the”约占Brown语料库词汇的7%（100万多个词中的69,971个）。而“of”约占语料库的3.6%（大约是“the”的一半）。因此，我们可以看到Zipf定律适用于这种情况。
因此，Zipf定律试图告诉我们，少量项目通常占据我们观察到的活动的大部分。例如，少数疾病（癌症、心血管疾病）占死亡人数的大部分。这也适用于在文学作品中占据大部分词频的词语，以及我们生活中许多其他的例子。
在继续之前，让我向您介绍我们将在此教程中使用的实验数据。我们的数据来自Project Gutenberg网站上提供的《德古拉》文本版。
在下载上一节中的数据后，让我们开始构建Python脚本，它将查找dracula.txt中数据的Zipf分布。
第一步是使用read()函数读取文件。
由于我们将查找模式（即单词），因此正则表达式派上用场。我们将使用Python的b[A-Za-z][a-z]{2,9}b来去除任何不是传统意义上单词的词语。例如，它不会匹配robotics_89、40_pie_40和BIGmango。“BIGmango”不匹配是因为它开头包含多个大写字母。
这个正则表达式基本上告诉我们查找所有以字母（大写或小写）开头，后跟至少2个字符且不超过9个字符的字母序列的单词。换句话说，输出中包含的单词大小范围为3到10个字符。
在Python中，这可以表示为：
words = re.findall(r'(\b[A-Za-z][a-z]{2,9}\b)', file_to_string)现在，我们可以运行一个循环来计算每个单词出现的频率：
for word in words:
count = frequency.get(word,0)
frequency[word] = count + 1在这里，如果单词尚未在单词列表中找到，我们使用enumerate()函数遍历值，以便我们还可以跟踪不同单词的索引位置，而不是引发for循环错误。
然后将最频繁单词的频率除以其他单词的频率来计算它们的比率。这使我们能够查看Zipf定律的遵循程度。
在了解了程序的不同构建块之后，让我们看看它们是如何组合在一起的：
words = re.findall(r'(\b[A-Za-z][a-z]{2,9}\b)', file_to_string)这里我将显示程序返回的前十个单词及其频率：
for word in words:
count = frequency.get(word,0)
frequency[word] = count + 1从这个Zipf分布中，我们可以验证Zipf定律，即一些词（高频词）代表大部分词，例如“the”、“and”、“that”、“was”和“for”。
在本教程中，我们看到了Python如何简化对Zipf定律等统计概念的处理。特别是当处理大型文本文件时，Python非常方便，如果我们手动查找Zipf分布，则需要大量时间和精力。正如我们所看到的，我们能够快速加载、解析并找到大小为28 MB的文件的Zipf分布。并且由于Python的字典，排序输出也很简单。
此文章已更新，并包含Monty Shokeen的贡献。Monty是一位全栈开发人员，他还喜欢编写教程和学习新的JavaScript库。
以上是如何使用Python查找文本文件的ZIPF分布的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
