这种任务常见于文本处理、数据分析和文本挖掘领域。通过统计单词出现的次数，可以分析文本的关键词、词频分布等信息，有助于对文本数据进行更深入的分析。
现在是考试季吧，风华正茂的青年才俊们应该已经在图书馆占好了座位，开始备战 12 月份的英语四六级考试了吧！想当年，pk 哥四级考试前也在图书馆待了一阵子，后来四级考了 450 分惊险过关，六级考试第一次考了 400 分没过，第二次准备去考时找不到准考证，考完第二天才发现夹在了纸质的笔记本里，大写的尷尬啊，后来也就不了了之。我们知道，四六级考试中，单词的词汇量是重点，阅读时如果单词都不认识的话，影响我们对语句的理解，这样也会降低答题的正确率。
做单词词频统计，用字典无疑是最合适的数据类型，单词作为字典的key， 单词出现的次数作为字典的 value，很方便地就记录好了每个单词的频率，字典很像我们的电话本，每个名字关联一个电话号码。
很早之前就接触过python，也玩过python许多有趣的东西，比如用pygame做一个飞机大战的游戏啊、用turtle模块简单绘图啊、使用python链接mysql做crud、用python运行R语言脚本、简单爬虫等等，不过现在应该都快忘了。^_^
RDD#sortBy 方法 用于 按照 指定的 键 对 RDD 中的元素进行排序 , 该方法 接受一个 函数 作为 参数 , 该函数从 RDD 中的每个元素提取 排序键 ;
输入两行字符串，以空格为分隔，将每行字符串存储为列表形式。将第一个列表的元素值作为键，将第二个列表中对应顺序的元素作为值，构建一个字典，按键升序排列后输出字典的所有键值对列表。
键盘输入某班各个同学就业的行业名称，行业名称之间用空格间隔(回车结束输入) 。统计各行业就业的学生数量，按数量从高到低方式输出。
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Jieba库分词原理是利用一个中文词库，将待分词内容与分词词库进行比对，通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组。除了分词，jieba库还提供增加自定义中文单词的功能。
逆序输出字符串中的所有元素。 然后输出原列表。 然后逆序输出原列表每个元素，中间以1个空格分隔。注意：最后一个元素后面不能有空格。
总体而言，Python是一门功能强大、灵活易用的编程语言，适用于各种规模和类型的项目，从小型脚本到大型应用，都能够得心应手。
这是一个单词频率统计程序 ，基于python3 ，我将往年真题按照词频排序得到了四级词库 ：总结出了 5000 个出现频率极高的单词 。
这是第 3 篇读者投稿文章 ，欢迎亲爱的读者们踊跃投稿哦 。 不会英语的程序员不是好程序员 ？小詹不敢乱立 flag ，但是我知道的是程序员就喜欢自己动手干些实事 ，比如今天教大家自己动手做个有意思的
本文目录 1 打开与关闭文件 2 读取文本行 3 写文件 4 统计词频程序 打开与关闭文件 在磁盘上读写文件之前，必须先打开这个文件。打开文件就需要提供文件的路径。 在与Python程序同一个目录下，
python中的sys模块有标准输入，标准输出，以及标准错误输出的方法。
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌，Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你
程序1 在上一题的基础上扩展，用户可以随意输入要显示的行数。 如输入2:5表示打印第2行到第5行的内容； 输入:2表示打印从开头到第2行的内容； 输入4:表示打印从第4行到结尾的内容； 输入:表示打印全部的内容 方法2： def file_read(filepath,line): #统计一共多少行 maxline= len(open(filepath).readlines()) if line.strip()==":": begin=1 end=max
Python 与其它语言（比如Java或者C++）相比有比较大的区别，其中最大的特点就是非常简洁。如果按照其它语言的思路来写Python代码，则会使得代码繁琐复杂，并且容易出现Bug。在Python语言中，有个词很火，Pythonic。有的同学可能不明白这个词的意义，小编的理解就是用Python的写法写代码，而非是其它语言的通用的写法，写出Python的特点，写出Python的风格。
“一个可读文件，有一万行，一行只有一个单词，单词可以重复的，求出这一万行中出现频繁次数最多的前10个单词”
之前我们通过程序整理过一份 Python 及编程相关的英语高频词汇表：我们用程序整理出了一份Python英语高频词汇表，拿走不谢！（回复 单词 查看代码及单词本），希望能给同时学习编程和英语的同学一点帮助。
这道题是给一个词典和句子，词典中保存着词根，将句子中的所有继承词（在词根后面加字符）用对应词根替换掉。如果继承词有许多可以形成它的词根，则用最短的词根替换它。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
如果让你来设计一个算法来分析以下段落，你会怎么做？ Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There was a large maple tree next to the house. Emma looked up the tree and saw a giant raven perched at the treetop. Under the afternoon sun, the raven gleamed ma
关于变量的命名，这又是一个容易引发程序员论战的话题。如何命名才能更具有可读性、易写性与明义性呢？众说纷纭。
上周除了爬虫的问题，还尝试写了份词频统计的代码。最初听到关于词频的需求描述，有点懵。在了解其具体操作流程后发现：类似的需求可能涉及各行各业，但本质只是 Word 文档和 Excel 表格的自动化处理。今天借着这个实例，我们继续探究下 Python 在自动化处理上的魅力：
有时在遇到一个文本需要统计文本内词汇的次数 的时候 ，可以用一个简单的python程序来实现。
工欲善其事，必先利其器。Python 作为一种跨平台的编程语言，具有解释性、变异性、交互性和面向对象的特点，可应用于独立的项目开发。今天，我们特邀了公众号“冰河技术”作者、腾讯云 TVP 冰河老师，他将为我们带来基于 Python+Hadoop 手把手教学如何实现单词统计。
在进行Python编程时，有时候我们会遇到类似于AttributeError: 'collections.defaultdict' object has no attribute 'iteritems'的错误。本篇文章将介绍这个错误的原因，并提供解决方案。
自然语言处理是使用计算机科学与人工智能技术分析和理解人类语言的一门学科。在人工智能的诸多范畴中，自然语言的理解以其复杂性、多义性成为难度最大也是最有价值的领域之一。
上一期我们介绍了使用 Python 数据清洗的相关方法，本篇文章我们介绍数据标准化的相关方法。
在文中，我们将研习如何用Python读取文件，然后，向文件写入内容并再次保存它。使用Python读写某种特别类型的文件，例如：JSON、CSV、Excel等，一般会有专门的模块。但是，在这里，我们将用Python打开文本文件(.txt)。
我们手里面有一个差不多100G的亚马逊用户在购买商品后留下的评论数据(数据格式为json)。我们需要统计这100G数据中，出现频率最高的100个词语。然后制作一个词云表现表现出来，所谓的词云，就是类似
中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两大派别，不过在实践中多采用结合词典规则和机器学习的混合分词。由于中文文本是由连续的汉字所组成，因此不能使用类似英文以空格作为分隔符进行分词的方式，中文分词需要考虑语义以及上下文语境。本文主要介绍基于词典规则的中文分词。
RDD#reduceByKey 方法 是 PySpark 中 提供的计算方法 ,
wordcloud库常规方法 w = wordcloud.WordCloud() 方法 描述 例子 w.generate(txt) 向wordcloud对象w中加载文本txt >>>w.generate("Python and WordCloud") w.to_file(filename) 将词云输出为图像文件，.png或.jpg格式 >>>w.to_file("outfile.png") 应用实例： import wordcloud w = wordcloud.WordCloud() #配置对象参数 w
在阅读之前，请一定要查看第 1 部分和第 2 部分！
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專 欄 ❈Jerry，Python中文社区专栏作者。 blog：https://my.oschina.net/jhao104/blog github：https://github.com/jhao104 ❈ 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)
因为最近在准备本科毕设的论文部分，所以最近原创的相对比较少，但是为了坚持每天学点新知识，我也逼着自己每天抽出晚上的1小时左右把自己想到的并且自己还没理解的小知识点的网上搜索下好的文章，能一下子读懂的，最好有图之类的文章，再根据自己的一些小理解，将文章编辑下，分享给大家。末尾再附上自己的当天准备的五个托福单词，这五个单词我也不是我先学过的，而是托福单词随机到的，在我编辑的时候我也刚好学下。正是在这种逼自己的情况下，我觉得我在这一个多月的时间里真的涨了不少知识。我也真心希望我的粉丝们跟我一样，每天逼着自己，学点知识，用不了一个月，即使一个星期你也会有很多收获的。当然大神们就继续自己的学习方法哈。嘿嘿。
小易喜欢的单词具有以下特性： 1.单词每个字母都是大写字母 2.单词没有连续相等的字母 列可能不连续。 例如： 小易不喜欢"ABBA"，因为这里有两个连续的'B' 小易喜欢"A","ABA"和"ABCBA"这些单词 给你一个单词，你要回答小易是否会喜欢这个单词。
作者：shenshen-hungry 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源 对于国内自然语言处理的研究者而言，中文词向量语料库是需求很大的资源。近日，北京师范大学等机构的研究者开源了「中文词向量语料库」，试图为大家解决这一问题，该库包含经过数十种用各领域语料（百度百科、维基百科、人民日报 1947-2017、知乎、微博、文学、金融、古汉语等）训练的词向量，涵盖各领域，且包含多种训练设置。目前，该研究的论文《Analogical Reasoning on Chinese Morphological and Se
【导读】这个项目提供了大量的中文预训练词向量。包含多种representations(包括dense和sparse)、多种词粒度(word、ngram、char等)，多种窗口大小，多种语料(百度百科、人民日报等)训练出的Word Embedding。总有一款适合你。此外，该项目还提供了一个中文类比推理数据集CA8以及一个能够评估词向量质量的工具。 编译 | 专知 参与 | Yukun, Huaiwen Chinese Word Vectors 中文词向量 WordEmbedding格式 ---- ----
前几天在有个粉丝问了个问题，大概意思是这样的：基于Python代码，要求输出word文档中的关键词和词频，并且将关键词的词性也标注出来，最终输出一个Excel文件，一共3列，列名分别是关键词、词频和词性。
字典树，又称单词查找树，是一个典型的一对多的字符串匹配算法。“一”指的是一个模式串，“多”指的是多个模板串。字典树经常被用来统计、排序和保存大量的字符串。它利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较。
项目链接：https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors
利用字典数组。可以对数组中的每个字符串排序，将排序结果作为键，原字符串作为值。如 { "aet": ["eat","aet","tea"] }。最后字典中所有的值就是答案。
全为大写字母、全为小写字母，都是返回True；两者都有，则只能第一个字母是大写字母，其他为小写字母，返回True，其他返回False。
给定一个字符串数组，将字母异位词组合在一起。字母异位词指字母相同，但排列不同的字符串。
一句话总结人工智能技术那就是：道可道，非常道。第一个“道”指的是世界存在客观规律；第二个“道”指的是这些规律可以被人类识别，掌握；第三个“道”指的是认知方法，而“非常道”指的是特殊的不同的认知方法。
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