Python词频分析张小龙4小时3万字演讲，哪些词被提及最多

阅读文本大概需要 3 分钟。

今早朋友圈已经被张小龙的四小时演讲给刷了屏，张小龙一手缔造了微信帝国，被誉为中国最牛逼的产品经理，他的一言一行都会产生巨大的影响，刷屏也是预料之中的事。但随着演讲文章刷屏的同时，另一张图片也疯狂被转发，来自饭统的戴老板。

不得不说作为产品之神的张小龙，如今的境界已经不是普通人可以触达的。

做为技术人的我，第一眼看到这张图的时候，大脑就想到如果用 Python 统计演讲稿，又会是哪些词被提及最多？想到这里不一会儿我就写了一段代码，输出了以下内容。

Python 统计的词频与上面的结果不谋而合。那文中所说的词频统计我们要如何实现？

其实对 Python 来说要想实现对中文词频的统计，是非常简单的一件事，要写的代码总共不到 21 行就可以完成。这里我就要给大家介绍一个非常牛逼的中分分词库「jieba」。

一 jieba 库

“结巴”中文分词：做的最好的 Python 中文分词组件

特点

支持三种分词模式：

精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；

全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；

搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。

支持繁体分词

支持自定义词典

MIT 授权协议

在 Python 中你只需要使用「pip install jieba」即可安装使用。接下来我们看看具体的代码实现，如何用 Python 统计张小龙的演讲词频。

二 词频统计代码实现

程序非常的简单总共不到 21 行代码。首先导入我们要统计的文本，然后用 jieba.cut() 函数，得到一个分词后的 list。随后我们在用 collections 的 Counter 来帮我们筛选出，排名前 100 的分词数，最后再按一定的格式输出就好。

#! python3