Python中文词频统计

今天看到的一个统计,统计的金庸小说里面的高频词语。想着看了一周python,试试看能不能统计。
网上找的代码,调整顺序拼接了一下,分词库是结巴分词。
解决了python2.7中字典显示中文乱码的问题
分词代码:https://github.com/imwilsonxu/mao
频率统计:https://github.com/aolingwen/0006
结巴分词:https://github.com/fxsjy/jieba

# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import re
import jieba
from collections import Counter

class StatWords(object):
        def statTopN(self,path, n):
                file = open(path,'r')
                wordDict = {}
                content = file.read()
                wordlist = re.split('[\s\ \\,\;\.\!\n]+', content)
                for word in wordlist:
                        if word in wordDict:
                                wordDict[word]=wordDict[word]+1
                        else:
                                wordDict[word] = 1
                count = Counter(wordDict)
                print json.dumps(count.most_common()[:n], encoding="UTF-8", ensure_ascii=False)
                
STOPWORDS = [u'的', u'地', u'得', u'而', u'了', u'在', u'是', u'我', u'有', u'和', 
u'就',  u'不', u'人', u'都', u'一', u'一个', u'上', u'也', u'很', u'到', u'说', u'要',
 u'去', u'你',  u'会', u'着', u'没有', u'看', u'好', u'自己', u'这']
PUNCTUATIONS = [u'。', u',', u'“', u'”', u'…', u'?', u'!', u'、', u';', u'(', 
u')',u'?',u':']
#黑名单
f_in = open('file_in.txt')
f_out = open('file_out.txt', 'w')
#f_in原文档,f_out分词后的文档
try:
    for l in f_in:
        seg_list = jieba.cut(l)
        # print "/".join(seg_list)
        
        for seg in seg_list:
            if seg not in STOPWORDS and seg not in PUNCTUATIONS:
                f_out.write(seg.encode('utf-8', 'strict') + "\n")

finally:
    f_in.close()
    f_out.close()

if __name__ == '__main__':
       s = StatWords()
       s.statTopN("file_out.txt",10)


最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 219,039评论 6 508
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,426评论 3 395
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 165,417评论 0 356
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,868评论 1 295
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,892评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,692评论 1 305
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,416评论 3 419
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,326评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,782评论 1 316
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,957评论 3 337
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,102评论 1 350
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,790评论 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,442评论 3 331
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,996评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,113评论 1 272
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,332评论 3 373
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 45,044评论 2 355

推荐阅读更多精彩内容

  • # Python 资源大全中文版 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列...
    aimaile阅读 26,489评论 6 427
  • 常用概念: 自然语言处理(NLP) 数据挖掘 推荐算法 用户画像 知识图谱 信息检索 文本分类 常用技术: 词级别...
    御风之星阅读 9,183评论 1 25
  • 1)ICTCLAS 最早的中文开源分词项目之一,由中科院计算所的张华平、刘群所开发,采用C/C++编写,算法基于《...
    MobotStone阅读 5,708评论 1 15
  • 导语 拷贝忍者汪汪卡今天嗅到了一个好玩的引导界面。由于有些产品的复杂性,很多应用当用户第一次打开的时候都是一脸懵逼...
    李汪汪汪侠阅读 302评论 0 0
  • 十月的早上还是很冷,上午十点多太阳还没有出来,湖面很静,水很清。沿途有跑步的,登山的,骑行的,遛狗的,摄影的……人...
    civilian阅读 366评论 0 0