探索 Google Books Ngram 数据集的 Python 库 econpy/google-ngrams

探索 Google Books Ngram 数据集的 Python 库 econpy/google-ngrams

google-ngramsPython scripts for retrieving CSV data from the Google Ngram Viewer and plotting it in XKCD style. The Python script for retrieving ngram data was originally modified from the script at www.culturomics.org.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/go/google-ngrams

本文将向您介绍一个名为 google-ngrams 的 Python 库，它可以让您轻松地探索和分析 Google Books Ngram 数据集。Google Books Ngram 数据集是一个庞大的语料库，包含了数百万本书籍中的文字信息。通过使用 google-ngrams ，您可以快速查询特定词汇、短语或关键词在书籍中出现的频率，并绘制相应的趋势图表。

什么是 Google Books Ngram 数据集？

Google Books Ngram 数据集是由谷歌公司发布的一个大规模语料库，包含了自1500年至2008年出版的数百万本书籍中的文本数据。这些数据按照 "n-gram"（连续的 n 个单词）的形式呈现，可以用于研究历史上的语言变化、文化趋势和社会现象等。

google-ngrams 库的功能与用途

google-ngrams 库为您提供了一个简单易用的 Python API，让您能够方便地访问 Google Books Ngram 数据集并进行数据分析。以下是一些可能的应用场景：

1. 语言学研究：探索特定词汇或短语在过去几个世纪中的使用频率变化。
2. 社会学研究：分析某个主题在不同时期的社会关注度。
3. 文学分析：比较不同作者或作品中的词汇使用模式。
4. 教育领域：了解学科术语的发展历程和使用趋势。

google-ngrams 库的特点

google-ngrams 库具有以下几个特点：

1. 易于安装：只需运行 pip install google-ngrams 即可完成安装。
2. 简洁的 API：提供简单的函数调用接口，便于查询数据和生成图表。
3. 多种输出选项：支持返回数据为 DataFrame 或直接绘制图表。
4. 自定义参数：可以根据需要设置搜索条件、时间范围、过滤器等参数。

接下来，我们将通过示例展示如何使用 google-ngrams 进行数据查询和绘图。

首先，安装 google-ngrams：

pip install google-ngrams

然后，导入所需的模块并创建一个 NgramQuery 对象：

import matplotlib.pyplot as plt
from google_ngrams import NgramQuery

query = NgramQuery()

查询特定词汇的频率数据：

dataframe = query.query("Python programming")

绘制时间序列趋势图：

dataframe.plot(x="year", y="frequency", figsize=(10, 6))
plt.show()

结论

通过使用 google-ngrams 库，您可以轻松地获取并分析 Google Books Ngram 数据集中的数据，从而洞察语言演变和社会变迁的趋势。无论是学术研究还是个人兴趣，google-ngrams 都将成为您的理想工具。

开始探索 Google Books Ngram 数据集吧！

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想要了解更多关于 google-ngrams 库的信息，请访问 并查阅官方文档。欢迎试用并参与到项目的开发中！

google-ngramsPython scripts for retrieving CSV data from the Google Ngram Viewer and plotting it in XKCD style. The Python script for retrieving ngram data was originally modified from the script at www.culturomics.org.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/go/google-ngrams