1引言

本文解决由粉丝提出的问题。

2 问题

我们在使用python函数获取文件后，有时需要对该文件进行词频统计。

本文将通过对英文文件的读取和中文文件的读取进行讲解。

3 方法

一．统计英文文档中的词频

统计英文词频的第一步是分解并提取英文文章的单词，同一个单词会存在大小写不同形式，但计数却不能区分大小写，可通过lower()将字母变为小写。

文中具有多种标点符合，可通过replace()将特殊字符和标点符号变为空格，再提取单词。

定义字典统计单词及其出现次数。

将字典转换为列表，并进行排序。

出现次数从高到低进行排序并且打印输出。

完整代码：

代码清单 1

def getText():

   txt = open("C:\\Users\\61483\\Desktop\\EnglishTest.txt","r",encoding='utf-8').read()

   txt = txt.lower()    #排除单词大小写影响 for ch in '!"#$%&()*+,-./:;?@[\\]^_`{1}~':

       txt = txt.replace(ch," ")    #排除特殊字符及标点符号的影响 return txt

EnglishTxt = getText()

# print(EnglishTxt)words = EnglishTxt.split()

counts = {}          #统计单词出现次数for word in words:

   counts[word] = counts.get(word,0) + 1

items = list(counts.items())             #将字典转换为记录列表items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)   #进行排序for i in range(10):

   word,count = items[i]

print("{0:5}".format(word,count))    #从高到低输出出现次数多的前十个单词

二.对中文文档进行词频统计

1.安装python第三方库(pip install jieba)

1.1 jieba库的使用

jieba库简介：

Jieba库分词原理是利用一个中文词库，将待分词内容与分词词库进行比对，通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组。除了分词，jieba库还提供增加自定义中文单词的功能。

函数

描述

jieba.cut(s)

精确模式，返回一个可迭代的数据类型

jieba.cut(s,cut_all=True)

全模式，输出文本s中所有可能的单词

jieba.cut_for_search(s)

搜索引擎模式，适合搜索引擎建立索引

jieba.lcut(s)

精确模式，返回一个列表类型

jieba.lcut(s,cut_all=True)

全模式，返回一个列表类型

jieba.lcut_for_search(s)

搜索引擎模式，返回一个列表类型

jieba.add_word(w)

向分词词典中增加新词w

代码清单 2

import jieba

txt = open("C:\\Users\\61483\\Desktop\\电脑快捷键.txt","r",encoding='utf-8').read()

words = jieba.lcut(txt)

counts = {}

for word in words:

if len(word) == 1:

continue

   else:

       counts[word] = counts.get(word,0) + 1

items = list(counts.items())

items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)

for i in range(15):

   word,count = items[i]

print("{0:5}".format(word,count))

运行效果：

3 结语

本文对利用python读取文件后进行词频统计方法做了讲解，通过读取文件，对jieba库也做了详细的介绍，在与文档类的工作时，jieba库是一个非常好用的第三方库，更多用法可以自行探索学习。