复合数据类型，英文词频统计

作业来源：https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2753

作业要求：

• 文字作业要求言简意骇，用自己的话说明清楚。
• 编码作业要求放上代码，加好注释，并附上运行结果截图。

1.列表，元组，字典，集合分别如何增删改查及遍历。

• 列表：

增：
 1 List = ['python','is','easy','to','learn']
List.append('100')
List
删：
del List[5]
List
改：
List[2] = 'hard'
查：
List
print("List[4]:",List[4])
遍历： 
 9 for i in List:
    print ((List.index(i) + 1, i))

• 运行结果：

• 元组：

增（元组相加）
1 tup1 = ('python','is','easy','to','learn')
tup2 = (100,200)
tup3 = tup1 + tup2
print (tup3)
删：
del tup2
print(tup2)
查：
print("tup1[0]:",tup1[0])
遍历：
for item in tup1:
    print(item)

• 运行结果：

• 字典：

增： 
 1 dict1 = {'python':'good','play':'nice','sport':'healthy'}
dict1['study']="pretty good"
dict1
删：
 4 del dict1['play']
dict1
改：
 6 dict1['study']="actually good"
dict1
查：
 8 print("dict1['study']:",dict1['study'])
遍历：
 9 for item in dict1.items():
    print(item)

• 运行结果：

• 集合：

增：
1 set1 = {'python','is','easy','to','learn'}
set1.add('study')
set1
删：
set1.remove('to')
set1
查：
print("set1:",set1)
遍历：
for i in set1: 
        print (i)

• 运行结果：

2.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

列表是最常用的Python数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。列表的数据项不需要具有相同的类型，创建一个列表，只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。列表也可以可以进行截取、组合，而向list中添加项有两种方法：append和extend。

元组和列表在结构上没有什么区别，唯一的差异在于元组是只读的，不能修改。元组使用小括号，列表使用方括号。

集合（set）是一个无序的不重复元素序列。可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合，创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。

字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中。

3.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 
代码如下：

import pandas as pd

article = open('article-long.txt', 'r', encoding='utf8')

# 排除词汇列表
exclude = ['a', 'the', 'and', 'if', 'you', 'in', 'but', 'not', 'it', ' s', 'if', "i"]

# 打开文章函数getarticle
def getarticle():
    sep = "'？', '?', '!'," '", "'", ' "', '"',':','：','．',',', '，', '.', '。','“','”','，'"
    text = article.read().lower()
    for ii in sep:
        text = text.replace(ii, ' ')
    return text


articleList = getarticle().split()
articleDict = set(articleList)
exclude1 = set(exclude)
articleDict = articleDict-exclude1

# 统计单词数量
countDict = {}
for word in articleDict:
    countDict[word] = articleList.count(word)
print(countDict.items())
word = list(countDict.items())

# 排序单词数量
word.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(word)

# 输出前二十位的单词
for i in range(20):
    print(word[i])

pd.DataFrame(data=word).to_csv('C:\hungry-love.csv', encoding='utf-8')

运行结果：

• 输出字典中的所有单词及其出现次数并选取前20个：

生成csv文件如下：

生成词云如下：