192. Word Frequency。

编写一个bash脚本来计算words.txt文本文件中每个单词的出现频率。内容包括将空格替换为换行符,排序,去重计算频率,逆序排序以及使用awk调整输出格式。展示了Linux命令行的强大。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Write a bash script to calculate the frequency of each word in a text file words.txt.

For simplicity sake, you may assume:

  • words.txt contains only lowercase characters and space ’ ’ characters.
  • Each word must consist of lowercase characters only.
  • Words are separated by one or more whitespace characters.

For example, assume that words.txt has the following content:

the day is sunny the the
the sunny is is

Your script should output the following, sorted by descending frequency:

the 4
is 3
sunny 2
day 1

这个题让我感受到了linux命令的强大,至于过程可以大致分为以下几步:

这里写图片描述

首先使用tr -s ’ ’ ‘\n’ 将文本中的空格替换成换行符。
使用sort 对其排序。
使用uniq -c 对其进行去重,注意到这里使用完uniq之后会自动计算出单词的频率的。
然后再次使用sort -rn 进行逆向排序。
最后使用awk 将数字和字母进行颠倒放置即可。

cat words.txt | tr -s ' ' '\n' | sort | uniq -c | sort -rn | awk '{print $2,$1}'

还可以使用管道命令grep,但是思路与这个是完全一致的。不过替换了tr的方法使用了grep -oE ‘[a-z]’的方法,不过作用都是一样的。

grep -oE '[a-z]+' words.txt | sort | uniq -c | sort -nr | awk '{print $2" "$1}' 
<think>好的,用户想了解关于词频统计的方法和工具,特别是在文本分析或编程中的应用。首先,我需要回顾一下常见的词频统计方法,包括基本步骤和不同的实现方式。然后,考虑有哪些工具或库可以使用,比如Python中的NLTK、collections模块,或者在线工具如WordCloud。 接下来,用户可能需要具体的代码示例,所以得准备一些Python的例子,比如使用Counter或者NLTK的FreqDist。同时,要注意用户提到的系统级指令,比如数学表达式要用$...$,独立公式用$$...$$,并且生成相关问题。 还要检查是否有需要引用的地方,比如引用站内的资料,例如提到的NLTK和信息熵的例子。需要确保引用标识正确添加在相关段落末尾。 然后,用户的问题可能涉及中英文处理,所以需要提到分词工具如jieba。另外,高级方法如TF-IDF和词云生成也是重要的部分,应该涵盖这些内容,并给出相应的工具或库。 最后,按照要求生成相关问题,这些问题应该围绕词频统计的扩展应用、不同工具的比较、处理多语言的方法以及如何优化性能等方面。要确保问题自然且有启发性,帮助用户深入理解主题。 总结步骤: 1. 介绍词频统计的基本概念。 2. 分方法说明:基础统计、高级分析、可视化工具。 3. 提供编程工具和示例代码。 4. 提及在线工具。 5. 添加引用。 6. 生成相关问题。</think>### 词频统计方法与工具 #### 一、词频统计方法 1. **基础词频统计** 统计文本中每个单词的出现次数,核心公式为: $$f(w) = \frac{N_w}{N_{total}}$$ 其中$N_w$为单词$w$的出现次数,$N_{total}$为总词数[^1]。 2. **高级分析方法** - **TF-IDF**:衡量单词在文档中的重要性 $$ \text{TF-IDF}(w) = \text{TF}(w) \times \log\left(\frac{N_{doc}}{1 + \text{DF}(w)}\right) $$ - **停用词过滤**:移除常见无意义词汇(如"the", "and") - **词干提取**:将变形词统一为词根(如"running"→"run") #### 二、编程工具与代码示例 1. **Python标准库** ```python from collections import Counter text = "apple banana orange apple" word_counts = Counter(text.split()) print(word_counts.most_common(2)) # 输出[('apple',2), ('banana',1)] ``` 2. **NLTK库(自然语言处理工具包)** ```python import nltk from nltk import FreqDist tokens = nltk.word_tokenize("Hello world. Hello NLP.") fdist = FreqDist(tokens) print(fdist.most_common(1)) # 输出[('Hello', 2)] ``` 3. **中文处理工具** - **jieba分词**:用于中文分词预处理 ```python import jieba text_cn = "自然语言处理很有趣" words = jieba.lcut(text_cn) ``` #### 三、可视化工具 1. **WordCloud库生成词云** ```python from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt wc = WordCloud().generate(text) plt.imshow(wc) plt.axis("off") ``` 2. **在线工具** - Voyant Tools(支持多语言实时分析) - TagCrowd(快速生成交互式词云) #### 四、性能优化技巧 - 使用生成器处理大文件 - 结合正则表达式过滤特殊字符 - 多进程并行处理(如Dask库) [^1]: 词频统计基础方法参考NLTK文档实现。
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