用Java打开文件 集合操作 用户界面实现的英文词频统计

基于hadoop的词频统计，通过空格作为词频切分，简单统计了哈姆雷特节选的词频数量。

今天小编就为大家分享一篇python 文本单词提取和词频统计的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Python简易统计词频代码，自然语言识别。 主要运用：统计年报关键词词频。

北语开发的词频统计软件，能进行简单的词频统计。不针对英文

使用scrapy框架对csdn热榜前100的标题热词爬虫，并且统计关键词词频。注意一下，该项目是2021年10月开发，如果页面有变动，xpath需要稍微调整。

以下是关于小说的中文词频统计 这里有三个文件，分别为novel.txt、punctuation.txt、meaningless.txt。 这三个是小说文本、特殊符号和无意义词

读取文件中的英语文章，用c++实现对文件的读取，从而统计不同单词个数，最后用堆排序，实现频率从大到小的排列，结果写入文件

（1）词频统计软件 a.从文本中读入英文数据； b.不区分大小写，去除特殊字符； c.统计每个单词的个数； d.根据单词的个数进行排序； e.输出词频最高的 N个单词和个数

import re import numpy as np import pandas as pd import nltk.tokenize as tk import nltk.corpus as nc handel_file = 'health_handel.csv' #分词好要保存的数据文件路径 #读取数据 data=pd.read_excel('health.xlsx') print(data.head(10)) stopwords = nc.stopwords.words('english') #停用词 tokenizer=tk.WordPunctTokenizer() #分词器