python2、编程实现词频统计功能

### 使用Python 2 实现词频统计 为了实现词频统计功能,可以按照如下方法构建程序。此过程涉及读取文本、分割单词并计算每个单词出现的次数。 #### 导入必要的库 虽然对于基本的词频统计并不一定需要额外安装第三方库,但如果涉及到更复杂的操作如中文分词,则可能需要用到`jieba`等专门用于自然语言处理的库。这里先展示不依赖外部库的基础版本[^1]。 ```python import sys from collections import defaultdict ``` #### 定义函数以统计词频 定义一个名为 `calculate_word_frequency` 的函数来接收一段字符串作为输入参数,并返回一个包含各词语及其对应频率的字典。 ```python def calculate_word_frequency(text): # 将所有字符转换成小写形式以便统一处理 text = text.lower() # 去除非字母数字字符并将连续空白替换为空格 cleaned_text = ''.join([char if char.isalnum() or char.isspace() else ' ' for char in text]) words = cleaned_text.split() word_counts = defaultdict(int) for word in words: word_counts[word] += 1 return dict(word_counts) ``` 上述代码片段通过遍历每一个单词更新其计数器完成词频统计工作。使用了`defaultdict`来自动生成不存在键时默认值为零的情况下的整型计数值[^4]。 #### 测试函数 最后可以通过给定的一段文字测试该函数的效果: ```python if __name__ == "__main__": sample_text = "This is a test string to check the frequency of each word this is only a simple example" frequencies = calculate_word_frequency(sample_text) sorted_frequencies = sorted(frequencies.items(), key=lambda kv: (-kv[1], kv[0])) print("Word\tFrequency") for item in sorted_frequencies[:10]: print("%s\t%s" % (item[0], item[1])) ``` 这段脚本首先调用了之前定义好的`calculate_word_frequency()`函数获得了一个表示各个词汇出现次数映射关系的数据结构;接着对其进行降序排列(按频率),最终打印出前十个最常出现的词条以及它们各自的数量[^2]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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