复合数据类型,英文词频统计
本次作业的要求来自于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2753
一、列表,元组,字典,集合分别如何增删改查及遍历
1、列表
1)增
-
- append()方法:在列表的末尾增加一个元素
- insert()方法:在列表指定的位置上增加一个元素
- extend()方法:可迭代,分解成元素添加在末尾
2)删
-
- pop()方法: 按照下标索引删除指定的值
- remove()方法:按元素删除指定的值
- del:删除列表、也可以进行切片删除
3)改
4)查
5)遍历
2、元组
-
- 元组不允许修改以及单个删除元素
3、字典
1)增
-
- dict[key]=value 通过赋值的方法增加元素
2)删
- del dict[key] 删除单一元素,通过key来指定删除
- dict.pop(key) 删除单一元素,通过key来指定删除
3)改
- dict[key]=value 通过对已有的key重新赋值的方法修改
4)查
- dict[key] 通过key访问value值
4、集合
1)增
-
- add()方法:增加一个元素
2)删
-
- remove()和pop()方法:删除集合中一个元素
二、总结列表,元组,字典,集合的联系与区别。参考以下几个方面:
- 括号
- 有序无序
- 可变不可变
- 重复不可重复
- 存储与查找方式
联系与区别如下:
1、列表的括号是"[ ]" ,元组的括号是”( )“,字典的括号和集合的括号都是”{ }“;
2、列表与元组都为有序序列,字典与集合为无序序列;
3、列表、字典、集合属于可变序列,而元组属于不可变序列;
4、列表和元组允许重复,而字典和集合不允许重复;
5、列表和元组是可以根据下标进行查找的,但元组不可修改,列表可以,字典可根据字典的键名查找相应的值,集合是不允许通过下标进行查询的。
三、词频统计
- 1.下载一长篇小说,存成utf-8编码的文本文件 file
- 2.通过文件读取字符串 str
- 3.对文本进行预处理
- 4.分解提取单词 list
- 5.单词计数字典 set , dict
- 6.按词频排序 list.sort(key=lambda),turple
- 7.排除语法型词汇,代词、冠词、连词等无语义词
-
- 自定义停用词表
- 或用stops.txt
- 8.输出TOP(20)
- 9.可视化:词云
排序好的单词列表word保存成csv文件
import pandas as pd
pd.DataFrame(data=word).to_csv('big.csv',encoding='utf-8')
线上工具生成词云:
https://wordart.com/create
词频统计代码如下:
import string import pandas as pd '''定义获取文件并处理函数''' def gettext(): txt = open("After Twenty Years.txt").read().lower() for c in string.punctuation: txt = txt.replace(c, " ") return txt '''将文本分成单词''' txtDC=gettext().split( ) '''过滤无意词''' ex = {'a','an','and','was','as','up','my','it','here','at','ll','his','s','he','that','from','had','have','we','the','i','you','in','on','but','with','not','by','its','for','of','to'} txtSet=set(txtDC)-ex '''单词统计''' txtDic = {} for word in txtSet: txtDic[word] = txtDC.count(word) '''排序''' wordList = list(txtDic.items()) wordList.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) '''输出top20''' for i in range(20): print(wordList[i]) '''保存为csv文件''' pd.DataFrame(data=wordList).to_csv('My story.csv',encoding='utf-8')
下面是After Twenty Years.txt:
运行截图如下:
控制台输出:
可视化词云: