“文本词频统计”实例详解（中文文本《三国演义》）

《三国演义》人物出场统计代码分析如下所示：

通过对英文文本的统计，我们来设计对中文文本的统计，我们的思路如下：
我们首先调用jieba库进行分词，jieba库为中文分词词库，通过此词库，可以很好的完成分词任务。我们通过open函数将该文本打开，且模式为“r",为只读模式，而且设定要按照utf-8编码的方式来读取文本。我们采用jieba库的精确模式来进行分词。由于一个词组和他出现的次数构成了一种映射，我们来定义一种字典类型。来表达词组跟出现频率之间的对应关系。我们首先设立了一个空字典,例如counts={ },并且赋值给counts。

import jieba
txt=open("三国演义.txt","r",encoding="utf-8").read()
words=jieba.lcut(txt)
counts={}

在设立了空字典之后，我们进行遍历，对其中的每个词组进行遍历，在遍历过程中，我们利用if-else语句进行判断，如果此时出现长度为1的时候，即不是词组，这时我们停止执行该语句，使用continue语句退出此层循环，执行后面的语句。

如果词组长度不等于1的时候。我们在之前设立了一个空字典，然后对所出现的每个词组进行遍历，采用字典的.get方法，即d.get(k,<default>)键k存在，则返回键k的对应值，不在则返回<default>值。，即如果这个词组在字典里面，用当前的某一个词组作为键索引字典， 如果他在里边，那就返回他的次数，后面再加1，说明这个词组又出现了一次，如果这个词组不在字典中的话，我们选择0进行返回值，即0+1=1.即在字典里面添加一个值。
我们在判断过程中，我们利用字典即 counts[word]来进行判断，如果字典里面存在这个词组word,则返回即为word的次数，如果字典里面不存在，即 counts[word]=1，这时字典里面记录了这个词组出现的次数为1，下次再遇到相同词组的时候，即在字典里面存在的基础上再进行加1。相当于在字典里面新增了一个键值对元素。即counts为一个字典，word为他的键，1为这个键的值，即一次，代码示例如下：

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