需求是:针对三篇英文文章进行分析,计算出现次数最多的 10 个单词
逻辑很清晰简单,不算难, 使用 python 读取多个 txt 文件,将文件的内容写入新的 txt 中,然后对新 txt 文件进行词频统计,得到最终结果。
代码如下:(在Windows 10,Python 3.7.4环境下运行通过)
# coding=utf-8 import re import os # 获取源文件夹的路径下的所有文件 sourceFileDir = 'D:\\Python\\txt\\' filenames = os.listdir(sourceFileDir) # 打开当前目录下的 result.txt 文件,如果没有则创建 # 文件也可以是其他类型的格式,如 result.js file = open('D:\\Python\\result.txt', 'w') # 遍历文件 for filename in filenames: filepath = sourceFileDir+'\\'+filename # 遍历单个文件,读取行数,写入内容 for line in open(filepath): file.writelines(line) file.write('\n') # 关闭文件 file.close() # 获取单词函数定义 def getTxt(): txt = open('result.txt').read() txt = txt.lower() txt = txt.replace(''', '\'') # !"@#$%^&*()+,-./:;<=>"'@#$%^&*()+,-/:;<=>"text-align: center">另一种更简单的统计词频的方法:
# coding=utf-8 from collections import Counter # words 为读取到的结果 list words = ['a', 'b' ,'a', 'c', 'v', '4', ',', 'w', 'y', 'y', 'u', 'y', 'r', 't', 'w'] wordCounter = Counter(words) print(wordCounter.most_common(10)) # output: [('y', 3), ('a', 2), ('w', 2), ('b', 1), ('c', 1), ('v', 1), ('4', 1), (',', 1), ('u', 1), ('r', 1)]以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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2024年09月20日
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