python爬虫统计词频，python英语词频统计

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用python找出一篇文章中词频最高的20个单词

1、首先，定义一个变量，保存要统计的英文文章。接着，定义两个数组，保存文章中的单词，以及各单词的词频。从文章中分割出所有的单词，保存在数组中。然后，计算文章中单词的总数，保存在变量中。

2、其次将字典类型转换为列表类型，通过排序获得当前最高的单词出现次数，用forin对前五位单词出现次数的元素以及它的次数进行打印；待进行词频统计的文本一定要保存在所安装python文件夹中，否则读取文本的时候就会报错。

3、使用文本处理工具可以轻松求出五个类里每个单词的词频。可以使用Python编程语言中的NLTK或者其他文本处理工具，对文本进行分词和统计词频。

将句子切分成一个一个的单词。str.split()是使用空格将英文句子分成一个一个的单词。空格是split方法的默认值，可以自行更改。返回值就是单词列表。统计单词数量。

可以使用Python中的字典（dictionary）来统计每个单词出现的次数。

首先，定义一个变量，保存要统计的英文文章。接着，定义两个数组，保存文章中的单词，以及各单词的词频。从文章中分割出所有的单词，保存在数组中。然后，计算文章中单词的总数，保存在变量中。

import re def get_word_frequencies(file_name)：dic = {} txt = open(filename， r).read().splitlines()下面这句替换了除了-外的所有标点，因为-可能存在于单词中。

python34 FileNotFoundError WinError 2 系统找不到指定的文件的原因是系统错误导致的，具体解决方法步骤如下1首先打开计算机，在计算机内打开spark，然后在界面内找到”run“选项并单击2然后在弹出的选项栏内。

python4 FileNotFoundError： [WinError 2] 系统找不到指定的文件的原因是系统错误导致的，具体解决方法步骤如下：首先打开计算机，在计算机内打开spark，然后在界面内找到”run“选项并单击。

打开文件后，程序具有读（默认）该文件的权限。最后，使用文件句柄的 close() 方法关闭文件。这非常重要，因为使用完而没有关闭的文件会占用内存或造成安全问题。

python找不到文件怎么办：点击进入“此电脑”。右击“此电脑”点击“属性”。点击左侧“高级系统设置”。选择“高级”点击“环境变量”。双击“path”。

因为当前目录下并没有excer.py这个文件，当然是找不到。

可以利用python的jieba分词，得到文本中出现次数较多的词。

使用Python的自然语言处理(NLP)库，如NLTK或spaCy，来对文献进行分词、命名实体识别、词性标注等操作，以便对文献进行语言统计分析。

python做中文分词处理主要有以下几种：结巴分词、NLTK、THULAC fxsjy/jieba 结巴的标语是：做最好的 Python 中文分词组件，或许从现在来看它没做到最好，但是已经做到了使用的人最多。

中文分词之后，文本就是一个由每个词组成的长数组：[word1， word2， word3…… wordn]。之后就可以使用nltk 里面的各种方法来处理这个文本了。

中文分词与英文分词有很大的不同，对英文而言，一个单词就是一个词，而汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，需要人为切分。

2、不推荐使用collections统计或者list.count来统计，因为可能会遇到TypeError： unhashable type： list’错误。此外也不推荐使用df3[“Alarm_Z”].value_counts()来统计，因为版本原因，有些版本的pandas好像没有这个方法。

3、导入本地的或者web端的CSV文件；数据变换；数据统计描述；假设检验单样本t检验；可视化；创建自定义函数。数据导入这是很关键的一步，为了后续的分析我们首先需要导入数据。

4、全局变量在函数中使用时需要加入global声明获取网页内容存入文件时的编码为ascii进行正则匹配时需要decode为GB2312，当匹配到的中文写入文件时需要encode成GB2312写入文件。

5、建议去知乎上问，知乎高手比较多。首先一个比较难的问题是：python对中文不是完全兼容，需要有一些准备工作才能显示和修改中文。

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