先来个最简单的：
# 查找列表中出现次数最多的值 ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 1, 2, 1, 1] ls = ["呵呵", "呵呵", "呵呵", "哈哈", "哈哈", "拉拉"] y = max(set(ls), key=ls.count) print(y)
一、字频统计： （ collections 库） 2017-10-27
这个库是python 自带的
http://www.cnblogs.com/George1994/p/7204880.html Python collections模块总结
https://www.imooc.com/video/16366 counter的视频 2018-11-26
先练习一下方法的使用： collections.Counter （这个库里只有Counter这个类比较好用）
from collections import Counter cnt = Counter() for word in ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']: cnt[word] += 1 print(cnt.most_common()) #[('blue', 3), ('red', 2), ('green', 1)] cnt = Counter() for char in 'hellllooeooo': cnt[char] += 1 print(cnt.most_common()) #[('o', 5), ('l', 4), ('e', 2), ('h', 1)] #for key, val in cnt.most_common(): # print(key, val)
1、随机生成100个英文字母，字频统计：
# -*- coding: utf-8 -*- # coding=utf-8 import random import collections import string #str1 = '赵钱孙李周吴郑王' str1 = string.ascii_uppercase # 大写 ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ #str1 = string.ascii_lowercase # 小写 abcdefghijklmnopqrstuvwxyz #str1 = string.ascii_letters # 大写和小写 abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ mylist = [random.choice(str1) for i in range(100)] mycount = collections.Counter(mylist) for key, val in mycount.most_common(10): # 有序 print(key, val)
2、读取文本文件，字频统计： （统计李白981首诗中，最常出现的10个字）
# -*- coding: utf-8 -*- # coding=utf-8 import collections # 读取文本文件，把所有的汉字拆成一个list f = open("jieba_text.txt", 'r', encoding='utf8') # 打开文件，并读取要处理的大段文字 txt1 = f.read() txt1 = txt1.replace(' ', '') # 删掉换行符 txt1 = txt1.replace('，', '') # 删掉逗号 txt1 = txt1.replace('。', '') # 删掉句号 mylist = list(txt1) mycount = collections.Counter(mylist) for key, val in mycount.most_common(10): # 有序（返回前10个） print(key, val)
一个小练习：扒取李白诗词981篇，进行词频统计：
前一阵不是有清华附小的小学生论文《大数据分析帮你进一步认识苏轼》么，其中有对苏轼的词频统计。
为了赶上小学生的水平，刚才做了个小练习，想统计一下李白的981首诗中的每个字的出现频率。代码就不放上来了。写的不太好，但效果差不多做出来了。
1、http://www.shicimingju.com/chaxun/zuozhe/1.html 这个页面有李白诗词，但是不完整，所以要进入诗词标题的链接的下一级页面，扒取完整诗词。以及翻页后的页面，再进行扒取，然后存于txt文件
2、用本页最上面的单字字频统计的代码，统计出李白诗词中，最常见的几个字的次序如下： 不人天云山风月白一何
二、字频统计： 这个没有用第三方库。 2017-10-17
# -*- coding: utf-8 -*- # coding=utf-8 def histogram(s, old_d): d = old_d for c in s: d[c] = d.get(c, 0) + 1 return d # 读取文件，拆成行 list格式的 f = open("jieba_text.txt", 'r', encoding='utf8') # 从文件中读取要处理的大段文字 lines = [] for line in f: rs = line.rstrip(' ') # 删掉换行符 lines.append(rs) print(lines) # 把行拆成单字，拆成dict格式的 myWords = dict() for i in range(len(lines)): myWords = histogram(lines[i], myWords) print(myWords) # myWords={'望': 3, '庐': 1, '山': 9, '瀑': 2, '布': 2, '日': 4, '照': 21, '香': 12, '炉': 1, '生': 2, '紫': 1, '烟': 3} a = sorted(myWords.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True) # 按值排序 print(dict(a)) # 转化为dict
http://www.cnblogs.com/whaben/p/6495702.html python 列表排序方法sort、sorted技巧篇
http://www.cnblogs.com/dylan-wu/p/6041465.html python的sorted函数对字典按key排序和按value排序
http://blog.csdn.net/u013679490/article/details/54426324 根据字典中K/V排序
http://blog.csdn.net/sxingming/article/details/51352807 python 如何反转序列
三、中文分词： （ jieba 库 ） 这个可以处理词汇
http://www.jianshu.com/p/22cdbbeeb778 jieba的教程
# -*- coding: utf-8 -*- # coding=utf-8 import jieba import jieba.analyse # text = "故宫的著名景点包括乾清宫、太和殿和午门等。其中乾清宫非常精美，午门是紫禁城的正门，午门居中向阳。" text = '' #jieba.load_userdict("jieba_dict.txt") # 用户自定义词典 （用户可以自己在这个文本文件中，写好自定制词汇） f = open('jieba_text.txt', 'r', encoding='utf8') # 要进行分词处理的文本文件 (统统按照utf8文件去处理，省得麻烦) lines = f.readlines() for line in lines: text += line # seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False) #精确模式（默认是精确模式） seg_list = jieba.cut(text) # 精确模式（默认是精确模式） print("[精确模式]: ", "/ ".join(seg_list)) # seg_list2 = jieba.cut(text, cut_all=True) #全模式 # print("[全模式]: ", "/ ".join(seg_list2)) # seg_list3 = jieba.cut_for_search(text) #搜索引擎模式 # print("[搜索引擎模式]: ","/ ".join(seg_list3)) tags = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5) print("关键词: ", " / ".join(tags))
四、词云： （ WordCloud 库 ）
在安装 这个库的时候不是很顺利。所以去这个网站下载.whl文件。下载后暂时保存在c:/Python3/Scripts/wordcloud‑1.3.2‑cp36‑cp36m‑win32.whl
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud
python pip.exe install wordcloud‑1.3.2‑cp36‑cp36m‑win32.whl
1、例子，最简单词云：
# -*- coding: utf-8 -*- # coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import jieba txt1 = open('word.txt', 'r', encoding='utf8').read() # word.txt，随便放点中文文章 words_ls = jieba.cut(txt1, cut_all=True) words_split = " ".join(words_ls) wc = WordCloud() # 字体这里有个坑，一定要设这个参数。否则会显示一堆小方框wc.font_path="simhei.ttf" # 黑体 my_wordcloud = wc.generate(words_split) plt.imshow(my_wordcloud) plt.axis("off") plt.show() wc.to_file('zzz.png') # 保存图片文件
2、例子，带遮罩的词云：
# -*- coding: utf-8 -*- # coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import wordcloud import jieba txt1 = open('word.txt', 'r', encoding='utf8').read() words_ls = jieba.cut(txt1, cut_all=True) words_split = " ".join(words_ls) # 参数都可以注释掉，但必须设置font_path wc = wordcloud.WordCloud( width=800, height=600, background_color="#ffffff", # 设置背景颜色 max_words=500, # 词的最大数（默认为200） max_font_size=60, # 最大字体尺寸 min_font_size=10, # 最小字体尺寸（默认为4） colormap='bone', # string or matplotlib colormap, default="viridis" random_state=10, # 设置有多少种随机生成状态，即有多少种配色方案 mask=plt.imread("mask2.gif"), # 读取遮罩图片！！ font_path='simhei.ttf' ) my_wordcloud = wc.generate(words_split) plt.imshow(my_wordcloud) plt.axis("off") plt.show() wc.to_file('zzz.png') # 保存图片文件
（参数说明）
font_path：
msyh.ttf 微软雅黑
msyhbd.ttf 微软雅黑 粗体
simsun.ttc 宋体
simhei.ttf 黑体
colormap：
autumn 从红色平滑变化到橙色，然后到黄色。
bone 具有较高的蓝色成分的灰度色图。该色图用于对灰度图添加电子的视图。
cool 包含青绿色和品红色的阴影色。从青绿色平滑变化到品红色。
copper 从黑色平滑过渡到亮铜色。
flag 包含红、白、绿和黑色。
gray 返回线性灰度色图。
hot 从黑平滑过度到红、橙色和黄色的背景色，然后到白色。
hsv 从红，变化到黄、绿、青绿、品红，返回到红。
jet 从蓝到红，中间经过青绿、黄和橙色。它是hsv色图的一个变异。
line 产生由坐标轴的ColorOrder属性产生的颜色以及灰的背景色的色图。
pink 柔和的桃红色，它提供了灰度图的深褐色调着色。
prism 重复这六种颜色：红、橙、黄、绿、蓝和紫色。
spring 包含品红和黄的阴影颜色。
summer 包含绿和黄的阴影颜色。
white 全白的单色色图。
winter 包含蓝和绿的阴影色。
http://blog.csdn.net/doiido/article/details/43675465 Python open() 函数 文件处理 （讲的是 open('zz.txt',) 函数的使用）
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