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。
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。
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:
看了一个Beyond的纪录片, 于是搜集了24首歌词, 用Python做了简单分词和词频统计.
前几天小编写了两篇利用Python采集网易云歌词和利用Python采集网易云音乐歌曲文章,相信小伙伴们经过实践之后都能够顺利的采集到自己想要听的歌曲。下面的歌词是小编采集的民谣歌词,经过统计,歌词量达到将近15万。
词频统计就是输入一段句子或者一篇文章,然后统计句子中每个单词出现的次数。那在python中怎样怎样统计词频出现的次数呢? 之前学习过python字典的使用方法:
本文以R语言为工具,帮助客户对汽车网站的口碑数据进行抓取,并基于文本数据分词技术进行数据清理和统计。通过词频统计和词云可视化,对口碑中的关键词进行分析,挖掘出消费者对汽车的评价和需求,为汽车制造商和销售商提供重要的市场参考。
Python中关键词有多少个?Python中关键词目前有31个,可以利用Python的内置的keyword模块进行输出查看。
前几天在Python最强王者交流群【修素】问了一个Python处理text文本数据的实战问题。问题如下:
这个系列打算以文本相似度为切入点,逐步介绍一些文本分析的干货,包括分词、词频、词频向量、TF-IDF、文本匹配等等。 第一篇中,介绍了文本相似度是干什么的; 第二篇,介绍了如何量化两个文本,如何计算余弦相似度,穿插介绍了分词、词频、向量夹角余弦的概念。 其中具体如何计算,在这里复习: 文本分析 | 余弦相似度思想 文本分析 | 词频与余弦相似度 文本分析 | TF-IDF ---- 度量两个文本的相似度,或者距离,可以有很多方法,余弦夹角只是一种。本文简单列了一下常用的距离。 需要注意的是,本文中列的方法,
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。
本文主要涉及的库有爬虫库requests、词频统计库collections、数据处理库numpy、结巴分词库jieba 、可视化库pyecharts等等。
font_path:字体路径。字体存在的目录,在想要的字体上点右键,选择“属性”可查看其名称,然后连同路径复制,赋给font_path即可。比如本例使用的黑体。需要注意的是,若是中文词云,需要选中文字体。
Python在数据分析中越来越受欢迎,已经达到了统计学家对R的喜爱程度,Python的拥护者们当然不会落后于R,开发了一个个好玩的数据分析工具,下面我们来看看如何使用Python,来读红楼梦,绘制小说中的词云。
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。^_^
很高兴的告诉大家,感谢GitHub上的h4x3rotab提供python版的搜狗用户词库备份bin格式的解析算法,感谢tmxkn1提供了C#版的实现,深蓝词库转换终于迎来了一个重大更新,能够支持搜狗用户词库的bin格式备份的导出了。再也不用受到搜狗输入法的钳制,可以自由切换到其他输入法了。搜狗bin词库只解析到了用户词条和词频,没有拼音,所以如果要导出其他拼音输入法,中间转换工具会根据词条的内容重新生成拼音。
專 欄 ❈楼宇,Python中文社区专栏作者。一位正在海外苦苦求学的本科生。初中时自学编程,后来又在几位良师的帮助下走上了计算机科学的道路。曾经的 OIer,现暂时弃坑。兴趣不定,从机器学习、文本挖掘到文字识别以及各种杂七杂八的知识都有一点点涉猎。同时也对物理学有相当大的兴趣。 知乎:https://www.zhihu.com/people/lou-yu-54-62/posts GitHub:https://github.com/LouYu2015❈ 用 Python 分析《红楼梦》(1) 用 Pyth
前几天在Python最强王者交流群【Wendy Zheng】问了一个英文文本中统计关键词的问题,这里拿出来给大家分享下。
專 欄 ❈yonggege,Python中文社区专栏作者 博客:https://www.zhihu.com/people/yonggege ❈ 0. 写在前面 本文目的,利用TF-IDF算法抽取一篇文章中的关键词,关于TF-IDF,可以参考TF-IDF与余弦相似性的应用(一):自动提取关键词 - 阮一峰的网络日志。 TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。(百度百科) TF(Term Frequency)词频,某个词在文章中出现的次数或频率,如果某
專 欄 ❈楼宇,Python中文社区专栏作者。一位正在海外苦苦求学的本科生。初中时自学编程,后来又在几位良师的帮助下走上了计算机科学的道路。曾经的 OIer,现暂时弃坑。兴趣不定,从机器学习、文本挖掘到文字识别以及各种杂七杂八的知识都有一点点涉猎。同时也对物理学有相当大的兴趣。 知乎:https://www.zhihu.com/people/lou-yu-54-62/posts GitHub:https://github.com/LouYu2015❈ 用 Python 分析《红楼梦》(1) 6 词频统
不管是for循环还是while循环,都是任何一门语言的基础知识,同时也是非常重要的知识。借助于循环的策略,可以将很多重复性的问题完美地解决。在Python中,大家可能对她的印象是“Python不适合使用循环,因为效率低,速度慢!”,但是本文中将重点介绍她,并跟大家分享我工作常用的几段代码示例(如果你想实操,文末有数据下载链接)。
)都有这样一个梦想:能够一边轻松愉快地看着美剧,一边自己的英语听力水平还能蹭蹭地往上涨。知乎上也有很多人分享了自己通过美剧练习听力的方法,比如说只开英文字幕或者干脆就不要字幕。但是这两个方法都有自己的缺点,只开英文字幕的方法虽然说避免了下意识只看中文,但是却造成了只看字幕不听读音,从而练习了阅读忽略了听力;不开字幕的方法确实做到了强迫自己必须认真听,可是对于很多人来说,美剧中充满了大量的陌生词汇,比如说:
通过该实验把Python语言中基本知识和第三方库得到综合应用。完成可视化热搜榜和国内疫情新增图,提高学生的编程能力和分析问题、解决问题的能力。
自然语言处理包括中文分词、词性标注、关键词抽取、依存句法分析、文本分类接口情感分析、词义相似度计算、实体标识、文本摘要等等,慢慢来吧,看看一步步能到什么程度。本文实现的是关键词提取。
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python的文件统计词频相关知识。
在阅读之前,请一定要查看第 1 部分和第 2 部分!
在英语中,单词就是“词”的表达,一个句子是由空格来分隔的,而在汉语中,词以字为基本单位,但是一篇文章的表达是以词来划分的,汉语句子对词构成边界方面很难界定。例如:南京市长江大桥,可以分词为:“南京市/长江/大桥”和“南京市长/江大桥”,这个是人为判断的,机器很难界定。在此介绍中文分词工具jieba,其特点为:
你想知道哪些漂亮的词云图是怎么做出来的吗? 这篇是对于没有python基础而言的朋友用来做分词和词频的文章。 一、分词工具:图悦:http://www.picdata.cn/index.php 只需要
在当今数字化时代,文本数据无处不在,它们包含了丰富的信息,从社交媒体上的帖子到新闻文章再到学术论文。对于处理这些文本数据,进行统计分析是一种常见的需求,而Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,为我们提供了丰富的工具和库来实现文本数据的统计分析。本文将介绍如何使用Python来实现文本英文统计,包括单词频率统计、词汇量统计以及文本情感分析等。
今天碰到一个自然语言处理相关的问题,题目如下。 这里小编分别用了三种编程语言来处理这个问题,分别是R,perl和Python 1.R #要统计词频的段落 para='This is a test.
有时候,很简单的数学方法,就可以完成很复杂的任务。 这个系列的前两部分就是很好的例子。仅仅依靠统计词频,就能找出关键词和相似文章。虽然它们算不上效果最好的方法,但肯定是最简便易行的方法。 今天,依然继
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python 中文分词:jieba库的使用 ---- Python 中文分词:jieba库的使用 1.jieba库的安装 2.常用函数方法 3.jieba库的应用:文本词频统计 3.1 《The Old Man And the Sea》英文词频统计 3.2 《水浒传》人物出场统计 ---- 1.jieba库的安装
欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到? 这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信息检索等很多计算机前沿领域,但是出乎意料的是,有一个非常简单的经典算法,可以给出令人相当满意的结果。它简单到都不需要高等数学,普通人只用10分钟就可以理解,这就是我今天想要介绍的TF-IDF算法。
词云图,也叫文字云,是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现,词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息,使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。
运行平台: Windows Python版本: Python3.6 IDE: Sublime Text 其他工具: Chrome浏览器
给一段文字标记 Tag 是一个很常见的需求,比如我每篇博客下面都有对应的 Tag,不过一般说来,Tag 是数据录入者人为手动添加的,但是对大量用户产生的数据而言,我们不能指望他们能够主动添加合适的 Tag,于是乎就产生了这样的需求:自动打 Tag。
假设我们刚看完诺兰的大片《星际穿越》,设想如何让机器来自动分析各位观众对电影的评价到底是“赞”(positive)还是“踩”(negative)呢? 这类问题就属于情感分析问题。这类问题处理的第一步,就是将文本转换为特征。 因此,这章我们只学习第一步,如何从文本中抽取特征,并将其向量化。 由于中文的处理涉及到分词问题,本文用一个简单的例子来说明如何使用Python的机器学习库,对英文进行特征提取。 1、数据准备 Python的sklearn.datasets支持从目录读取所有分类好的文本。不过目录必须按照一
缘起是因为数据挖掘入行不久,一直上拉勾网看各种公司的招聘JD,人工看一方面是时间很消耗,更严重的是抓不住重点,最近刚好入手python爬虫,试图简化这部分工作。另一方面学习爬虫之后,发现自己整天上网手动翻网页找信息这个动作很low,所以花了两天的时间连爬取带写文档。文档中同时附上github代码,各位想上手python的童鞋可以下载玩一下,(自知代码粗浅,大牛求放过~) 工具:windows7,python3.4,IDE PyCharm 4.5 Python代码: 抓取: https://github.co
自问自答的问题,缘起是因为数据挖掘入行不久,一直上拉勾网看各种公司的招聘JD,人工看一方面是时间很消耗,更严重的是抓不住重点,最近刚好入手python爬虫,试图简化这部分工作。另一方面学习爬虫之后,发现自己整天上网手动翻网页找信息这个动作很low,所以花了两天的时间连爬取带写文档。文档中同时附上github代码,各位想上手python的童鞋可以下载玩一下,(自知代码粗浅,大牛求放过~) 工具:windows7,python3.4,IDE PyCharm 4.5 Python代码: 抓取 https://
用python中的字典存储特征是一种常用的做法,其优点是容易理解。但是sklearn的输入特征必须是numpy或scipy数组。可以用DictVectorizer从字典中加载特征转换成numpy数组,并且对分类特征会采用独热编码(one-hot)。
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
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 在()中讲到在文本挖掘预处理中,在向量化后一般都伴随着TF-IDF的处理。什么是TF-IDF,为什么一般需要加这一步预处理呢?这里就对TF-IDF的原理做一个总结。 文本向量化存在的不足 在将文本分词并向量化后,就可以得到词汇表中每个词在文本中形成的词向量,比如()这篇文章中,我们将下面4个短文本做了词频统计: corpus=["I come to China to travel
关于词云的分析,一直想分析同一类文章的特征,不同类文章的特征,因此下载了射雕英雄传,神雕侠侣,倚天屠龙记这三部小说的前十章,又想着关于tf-idf的可视化分析问题,后来写着写着想着想着偏离主题了,变成射雕英雄传前十章人物的动态分析,再后来转变成随剧情的发展,人物是怎么出现的?剧情的高潮在哪里?
一开始设想在相似度计算中针对于《三生三世十里桃花》和《桃花债》之间的相似度计算,但是中途突然有人工智能的阅读报告需要写。
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