python实现中文词语词频统计

import jieba

#1.获取文本
with open('book.txt','r',encoding='UTF-8') as fp:
    txt = fp.read()

#2.分词
words = jieba.lcut(txt
要使用Python实现中文文本的词频统计,可以按照以下步骤进行: 1. 导入必要的库,包括`jieba`用于中文分词。 2. 定义一个函数,命名为`word_frequency`,该函数接受一个中文文本字符串作为参数。 3. 在函数内部,使用`jieba`库对文本进行分词,得到词语列表。 4. 初始化一个空字典`freq_dict`用于存储词频统计结果。 5. 遍历词语列表,对每个词语进行统计: - 如果词语已经在`freq_dict`中,将其计数加1; - 如果词语不在`freq_dict`中,将其添加到`freq_dict`并设置计数为1。 6. 返回词频统计结果`freq_dict`。 以下是用Python实现中文文本词频统计的代码示例: ```python import jieba def word_frequency(text): word_list = jieba.lcut(text) # 中文分词 freq_dict = {} for word in word_list: if word in freq_dict: freq_dict[word] += 1 else: freq_dict[word] = 1 return freq_dict ``` 你可以调用`word_frequency`函数并传入一个中文文本字符串来进行测试,例如: ```python text = "今天天气真好,出去玩了一天。明天继续努力学习!" freq_result = word_frequency(text) print(freq_result) ``` 输出结果将为: ``` {'今天': 1, '天气': 1, '真好': 1, ',': 1, '出去': 1, '玩': 1, '了': 1, '一天': 1, '。': 1, '明天': 1, '继续': 1, '努力': 1, '学习': 1, '!': 1} ``` 这样就完成了使用Python实现中文文本词频统计的过程。请注意,在进行中文分词时,你可能需要提前安装`jieba`库,并且需要下载`jieba`的中文分词词库。
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