本教程向您展示了如何通过使用Python分析单词频率快速确定文档的主要主题。 手动计数单词的发生是乏味的。这种自动化方法简化了过程。
>>我们将使用一个示例文本文件test.txt
(下载它,但不要窥视!)来说明。 目的是根据单词频率猜测教程的主题。
了解正则表达式
这个过程使用正则表达式(REGEX)。 如果不熟悉,则正则是一个字符序列,定义搜索模式的字符串匹配模式(例如“查找和替换”)。 要深入研究,请参阅专用的正则教程。
>构建程序
-
>读取文件:该程序首先将文本文件读取到字符串:
开始document_text = open('test.txt', 'r') text_string = document_text.read().lower()
-
正则表达式:一个正则表达式过滤单词3至15个字符:
match_pattern = re.findall(r'\b[a-z]{3,15}\b', text_string)
-
单词频率:词典跟踪单词频率:
frequency = {} for word in match_pattern: count = frequency.get(word, 0) frequency[word] = count + 1
-
然后
frequency_list = frequency.keys() for word in frequency_list: print(word, frequency[word])
完成程序
这是合并的python代码:
>运行此功能将输出一个单词频率列表。 最常见的单词暗示了原始教程的主题。
import re frequency = {} document_text = open('test.txt', 'r') text_string = document_text.read().lower() match_pattern = re.findall(r'\b[a-z]{3,15}\b', text_string) for word in match_pattern: count = frequency.get(word, 0) frequency[word] = count + 1 frequency_list = frequency.keys() for word in frequency_list: print(word, frequency[word])
>处理较大的文本文件
对于较大的文件,对频率字典进行排序简化了查找最常见的单词:
这将输出一个排序的列表,最常见的单词首先出现。>
import re frequency = {} document_text = open('dracula.txt', 'r') # Example: dracula.txt text_string = document_text.read().lower() match_pattern = re.findall(r'\b[a-z]{3,15}\b', text_string) for word in match_pattern: count = frequency.get(word, 0) frequency[word] = count + 1 most_frequent = dict(sorted(frequency.items(), key=lambda elem: elem[1], reverse=True)) most_frequent_count = most_frequent.keys() for word in most_frequent_count: print(word, most_frequent[word])
不包括常用词
使用黑名单:
import re frequency = {} document_text = open('dracula.txt', 'r') text_string = document_text.read().lower() match_pattern = re.findall(r'\b[a-z]{3,15}\b', text_string) blacklisted = ['the', 'and', 'for', 'that', 'which'] for word in match_pattern: if word not in blacklisted: count = frequency.get(word, 0) frequency[word] = count + 1 most_frequent = dict(sorted(frequency.items(), key=lambda elem: elem[1], reverse=True)) most_frequent_count = most_frequent.keys() for word in most_frequent_count: print(word, most_frequent[word])这个增强的Python脚本提供了一种可靠的方法,用于分析文本并根据单词频率识别关键主题。 请记住适应黑名单和单词长度标准以满足您的特定需求。
以上是使用Python计数文件中的单词频率的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

ArraySareBetterForlement-WiseOperationsDuetofasterAccessCessCessCessCessCessAndOptimizedImplementations.1)ArrayshaveContiguucuulmemoryfordirectAccesscess.2)列出sareflexible butslible dueTopotentEnallymideNamicizing.3)forlarargedAtaTasetsetsetsetsetsetsetsetsetsetsetlib

在NumPy中进行整个数组的数学运算可以通过向量化操作高效实现。 1)使用简单运算符如加法(arr 2)可对数组进行运算。 2)NumPy使用C语言底层库,提升了运算速度。 3)可以进行乘法、除法、指数等复杂运算。 4)需注意广播操作,确保数组形状兼容。 5)使用NumPy函数如np.sum()能显着提高性能。

在Python中,向列表插入元素有两种主要方法:1)使用insert(index,value)方法,可以在指定索引处插入元素,但在大列表开头插入效率低;2)使用append(value)方法,在列表末尾添加元素,效率高。对于大列表,建议使用append()或考虑使用deque或NumPy数组来优化性能。

tomakeapythonscriptexecutableonbothunixandwindows:1)Addashebangline(#!/usr/usr/bin/envpython3)Andusechmod Xtomakeitexecutableonix.2)onWindows,确保pytythonisinsinstalledandassociatedwithedandassociatedwith.pyuunwith.pyun.pyfiles,oruseabatchfile(runuseabatchfile(rugitter)。

当遇到“commandnotfound”错误时,应检查以下几点:1.确认脚本存在且路径正确;2.检查文件权限,必要时使用chmod添加执行权限;3.确保脚本解释器已安装并在PATH中;4.验证脚本开头的shebang行是否正确。这样做可以有效解决脚本运行问题,确保编码过程顺利进行。

ArraySareAryallyMoremory-Moremory-forigationDataDatueTotheIrfixed-SizenatureAntatureAntatureAndirectMemoryAccess.1)arraysStorelelementsInAcontiguxufulock,ReducingOveringOverheadHeadefromenterSormetormetAdata.2)列表,通常

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

Python列表可以存储不同类型的数据。示例列表包含整数、字符串、浮点数、布尔值、嵌套列表和字典。列表的灵活性在数据处理和原型设计中很有价值,但需谨慎使用以确保代码的可读性和可维护性。


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