这篇文章将为大家详细讲解有关python统计词频的方法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

创新互联是创新、创意、研发型一体的综合型网站建设公司，自成立以来公司不断探索创新，始终坚持为客户提供满意周到的服务，在本地打下了良好的口碑，在过去的十多年时间我们累计服务了上千家以及全国政企客户，如宴会酒店设计等企业单位，完善的项目管理流程，严格把控项目进度与质量监控加上过硬的技术实力获得客户的一致称赞。

python利用defaultdict（类字典类型）对文本中的词频进行统计和保存。方法是：1、利用open函数读取文本文件；2、利用相关分割符（如：空格）切分单词；3、利用defaultdict类型统计词频。

如何用python统计一个纯文本文件中的词频？这是我每次面试的时候都会问的一个问题。对于有些经验的程序员来说，这是一个很简单的问题。但实际情况是，很多面试者都不能很好甚至不能解决这个问题。

对文本做词频统计在爬虫抓取了数据后对数据做分类、去重等都有应用，算是一个数据处理的基本功能。

这里我们以英文内容为例来解决这个问题，而中文还涉及到文本的编码和分词。

读取文本文件

python读取文本很简单：

#读取整个文件的内容：
text = open('file.txt').read()
#按行读取文本，并返回一个list，每一行是list的一个item
lines = open('file.txt').readlines()

切分单词

英文行文以空格和标点符合来分隔单词，我们切分单词也以空格和标点符号来且分。但大多之考虑到空格而忽略了标点符号。英文中标点符合是直接挨着单词的，只以空格分割，会把表达符号也分到单词里面去。如下文本：

Google introduced its TPU at Google I/O 2016. Distinguished hardware engineer – and top MIPS CPU architect – Norm Jouppi in a blog post said Google had been running TPUs in its data centers since 2015 and that the specialized silicon delivered “an order of magnitude better-optimized performance per watt for machine learning.”

# 仅仅以空格切分：
words = text.split(' ')
#切分更准确的话就要使用正则表达式模块re
import re
# 下面的正则表达式的含义是，
# 切分符包括空白符号(空格、换行符\n, Tab符\t等看不见的符号）、
# 英文逗号、英文句号.、英文问号？、感叹号！、英文冒号:
# 中括号[]扩起来表示任意匹配这些符号其一即可
# 最后的加号+表示如果这些符号是连续挨着的则当成一个分割符切分
pattern = r'[\s,\.?!:"]+'
words = re.split(pattern, text)

统计词频

上面切分得到的words是一个list，里面有重复和不重复的单词。
使用dict这个key-value数据结构来进行统计和保存统计结果。
key就是单词，value就是单词的个数。

result = {}
for w in words:
    if w in result:
        result[w] += 1
    else:
        result[2] = 1
#或者用defaultdict
from collections import defaultdict
result = defaultdict(int)
for w in words:
    result[w] += 1

defaultdict比dict少了一个if w in result的判断，这正是defaultdict的特点：当key不存在时默认其value为零。
把以上程序片段写出一个.py文件就是一个比较完整的统计词频的程序。可以当作是Python入门小练习

关于python统计词频的方法就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

文章标题：python统计词频的方法
路径分享：http://ybzwz.com/article/ipiojc.html