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:

posted @ 2019-03-17 15:22  阿叔  阅读(266)  评论(0编辑  收藏  举报