Pythonを使用してファイルで単語頻度をカウントします
このチュートリアルは、Pythonを使用して単語頻度を分析することにより、ドキュメントのメイントピックをすばやく決定する方法を示しています。 手動での単語の発生を数えることは退屈です。この自動化されたアプローチは、プロセスを簡素化します
サンプルテキストファイル(ダウンロードしますが、覗かないでください!)を使用して説明します。 目標は、単語の頻度に基づいてチュートリアルの主題を推測することです。
test.txt
ファイルを読む:
プログラムは、テキストファイルを文字列に読み取ることから始まります:-
3〜15文字の正規表現をフィルターします:
document_text = open('test.txt', 'r') text_string = document_text.read().lower()
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辞書は単語の周波数を追跡します:
match_pattern = re.findall(r'\b[a-z]{3,15}\b', text_string)
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プログラムは、各単語とその頻度を印刷します。
frequency = {} for word in match_pattern: count = frequency.get(word, 0) frequency[word] = count + 1
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完全なプログラム
frequency_list = frequency.keys() for word in frequency_list: print(word, frequency[word])
ログイン後にコピーここに合わせたPythonコードがあります:
これを実行すると、単語周波数リストが出力されます。 最も頻繁な言葉は、元のチュートリアルのトピックを示唆しています。
import re frequency = {} document_text = open('test.txt', 'r') text_string = document_text.read().lower() match_pattern = re.findall(r'\b[a-z]{3,15}\b', text_string) for word in match_pattern: count = frequency.get(word, 0) frequency[word] = count + 1 frequency_list = frequency.keys() for word in frequency_list: print(word, frequency[word])
大きなファイルの場合、周波数辞書をソートすると、最も頻繁な単語を見つけることが簡素化されます。
一般的な単語を除外します
import re frequency = {} document_text = open('dracula.txt', 'r') # Example: dracula.txt text_string = document_text.read().lower() match_pattern = re.findall(r'\b[a-z]{3,15}\b', text_string) for word in match_pattern: count = frequency.get(word, 0) frequency[word] = count + 1 most_frequent = dict(sorted(frequency.items(), key=lambda elem: elem[1], reverse=True)) most_frequent_count = most_frequent.keys() for word in most_frequent_count: print(word, most_frequent[word])
以上がPythonを使用してファイルで単語頻度をカウントしますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
