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Python统计词频的几种方法小结

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下面我将详细讲解“Python统计词频的几种方法小结”的完整攻略，包含以下几个部分：

一、引言

在文本处理中，统计词频是常见的需求。Python提供了多种方式实现统计词频的功能，本文将介绍其中常用的几种方法，并给出示例说明。

二、常用方法

1. 使用Python内置的collections库

Python内置了一个collections库，其中的Counter类可以方便地对列表中的元素进行计数。

以下是示例代码：

from collections import Counter

words = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana']
counter = Counter(words)
print(counter)

输出结果：

Counter({'banana': 3, 'apple': 2, 'orange': 1})

2. 使用Python内置的dict

除了使用collections库，我们也可以使用Python内置的dict字典来实现词频统计。

以下是示例代码：

words = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana']
word_count = {}
for word in words:
    if word in word_count:
        word_count[word] += 1
    else:
        word_count[word] = 1
print(word_count)

输出结果：

{'apple': 2, 'banana': 3, 'orange': 1}

3. 使用第三方模块nltk

nltk是一个强大的自然语言处理框架，它提供了多种文本处理功能，其中包括词频统计。

以下是示例代码：

from nltk import FreqDist

words = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana']
freq_dist = FreqDist(words)
print(freq_dist)

输出结果：

<FreqDist with 3 samples and 6 outcomes>

可以使用以下代码进行更加友好的展示：

print(freq_dist.most_common())

输出结果：

[('banana', 3), ('apple', 2), ('orange', 1)]

三、总结

本文介绍了Python中实现词频统计的三种常用方法，其中包括使用collections库、dict字典以及nltk第三方模块。

以上内容是Python统计词频的几种方法小结，希望对大家有所帮助。

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