Pyhton学习之中文词频统计（三国人物出场统计、19大报告高频词汇统计）

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Pyhton学习之中文词频统计（三国人物出场统计、19大报告高频词汇统计）

用python程序实现统计三国人物的出场次数的统计，引用强大的jieba库做分词解析，然后根据我们的统计目标，做适当的统计修正。如非人物的词语就需要统计了，再如人物会有多个名称时也需要一起统计。

技术路线：jieba库，数据字典、集合等组合数据类型的应用场景

实现：

#calthtreeKingdowsV1.py
import jieba
def getTxt(paper):
    txt = open(paper,'r',encoding="utf-8").read()
    txtlist = jieba.lcut(txt)
    return txtlist


def main():
    zwtxt = getTxt("threeKingdows.txt")
    countDict = {}
    #定义一个集合，修正非人名
    excludes = {'将军','却说','三人','天下','东吴','今日','不敢','魏兵','于是','不可','荆州','二人','如此','不能','商议','如何','军士','左右','军马','引兵','次日','大喜'}
    for ch in zwtxt:
        if len(ch)==1:
            continue
        elif ch in excludes:
            continue
        elif ch == "玄德" or ch == "玄德曰" or ch == "主公":
            ch = "刘备"
        elif ch == "孔明" or ch == "孔明曰":
            ch = "诸葛亮"
        elif ch == "孟德" or ch == "孟德曰" or ch == "丞相":
            ch = "曹操"
        elif ch == "关公" or ch == "云长":
            ch = "关羽"
        countDict[ch] = countDict.get(ch,0) + 1
    itemList = list(countDict.items())
    itemList.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True)
    for i in range(10):
        word,count = itemList[i]
        print("{}:{}".format(word,count))
        

main()

PS：没有完全修正完。

延伸，作为信息战线的党员小同志，用python自己统计下19大报告的高频词汇也是必须的。

实现：

#cal19thReportV1.py
import jieba
def getTxt(paper):
    txt = open(paper,'r',encoding="utf-8").read()
    txtlist = jieba.lcut(txt)
    return txtlist


def main():
    zwtxt = getTxt("19threport.txt")
    countDict = {}
    for ch in zwtxt:
        if len(ch)==1:
            continue
        countDict[ch] = countDict.get(ch,0) + 1
    itemList = list(countDict.items())
    itemList.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True)
    for i in range(10):
        word,count = itemList[i]
        print("{}:{}".format(word,count))       
main()

PS：对，就是这么短，python 牛，继续。