Python 红楼梦的字频与词频统计
使用jieba分词工具分词，在网上下载了一个停用词表(包括标点符号)去除停用词。
使用wordcloud生成词云。
其实除了停用词，程度词与否定词等也应该去除，但没有找到合适的词表。
字频：
字符 字频
了 13993
的 9862
不 9439
一 8160
道 7271
来 7189
人 6626
我 6204
是 6145
说 6108
这 5204
他 5193
你 5004
儿 4756
着 4105
去 4006
个 3983
也 3933
子 3896
玉 3877
有 3738
宝 3733
又 3677
们 3321
笑 3285
里 3084
贾 3005
只 2962
那 2932
见 2930
上 2594
好 2555
姐 2504
太 2466
家 2447
在 2401
就 2368
么 2363
便 2247
大 2219
头 2149
日 2113
听 2054
出 2051
得
老 1994
下 1945
要 1866
都 1844
回 1800
知 1762
二 1755
两 1660
过 1635
还 1618
事 1580
自 1536
如 1536
话 1516
心 1502
小 1491
起 1483
看 1473
没 1448
因 1440
母 1425
凤 1407
忙 1400
之 1382
呢 1370
叫 1366
今 1353
面 1350
时 1344
些 1308
娘 1300
可 1292
等 1259
问 1242
奶 1195
什 1175
到 1165
才 1158
中 1135
吃 1123
和 1118
罢 1075
此 1034
打 1023
想 1008
夫 992
倒 989
正 950
别 949
给 937
黛 931
进 927
几 913
词频：
DataFrame就不贴在这了
前80回：
后40回：
# 如果您需要使用此代码，os.chdir路经需要指定到txt文本所在路径
# 使用Zipin函数，需要txt有read()函数可以打开的正确的编码格式
# 使用Cipin函数需要安装jieba库
# 使用word cloud函数需要安装wordcloud与matplotlib库
import os
import codecs
import jieba
import pandas as pd
from wordcloud import WordCloud
from scipy.misc import imread
import matplotlib.pyplot as plt
os.chdir("/Users/Zhaohaibo/Desktop")
class Hlm(object):
# —————————————————————
# Zipin(self, readdoc, writedoc)
# readdoc: 要读取的文件名
# writedoc:要写入的文件名
# output
# 字频前100，并写入writedoc
# —————————————————————
def Zipin(self, readdoc, writedoc):
word_lst = []
word_dict = {}
exclude_str = "，。！？、()【】<>《》=：+-*—“”…"
with open(readdoc,"r") as fileIn ,open(writedoc,'w') as fileOut:
# 添加每一个字到列表中
for line in fileIn:
for char in line:
word_lst.append(char)
# 用字典统计每个字出现的个数
for char in word_lst:
if char not in exclude_str:
if char.strip() not in word_dict: # strip去除各种空白
word_dict[char] = 1
else :
word_dict[char] += 1
# 排序x[1]是按字频排序，x[0]则是按字排序
lstWords = sorted(word_dict.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)
# 输出结果 (前100)
print ('字符\t字频')
print ('=============')
for e in lstWords[:100]:
print ('%s\t%d' % e)
fileOut.write('%s, %d\n' % e)
# —————————————————————
# Cipin(self, doc)
# doc: 要读取的文件名
# return:
# 词频表(DataFrame格式)
# —————————————————————
def Cipin(self, doc):
wdict = {}
f = open(doc,"r")
for line in f.readlines():
words = jieba.cut(line)
for w in words:
if(w not in wdict):
wdict[w] = 1
else:
wdict[w] += 1
# 导入停用词表
stop = pd.read_csv('stoplist.txt', encoding = 'utf-8', sep = 'zhao', header = None,engine = 'python') #sep:分割符号(需要用一个确定不会出现在停用词表中的单词)
stop.columns = ['word']
stop = [' '] + list(stop.word) #python读取时不会读取到空格。但空格依旧需要去除。所以加上空格； 读取后的stop是series的结构，需要转成列表
for i in range(len(stop)):
if(stop[i] in wdict):
wdict.pop(stop[i])
ind = list(wdict.keys())
val = list(wdict.values())
ind = pd.Series(ind)
val = pd.Series(val)
data = pd.DataFrame()
data['词'] = ind
data['词频'] = val
return data
# —————————————————————
# Ciyun(self, doc)
# doc: 要读取的文件名
# output:
# 词云图
# —————————————————————
def Ciyun(self,doc):
g = open(doc,"r").read()
back_pic = imread("aixin.jpg") # 设置背景图片
wc = WordCloud( font_path='/System/Library/Fonts/STHeiti Medium.ttc',#设置字体
background_color="white", #背景颜色
max_words=2000,# 词云显示的最大词数
mask=back_pic,#设置背景图片
max_font_size=200, #字体最大值
random_state=42,
).generate(g)
plt.figure(figsize=(64,32))
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.savefig("ciyun.jpg")
plt.show()
def main(self,readdoc):
# self.Zipin(readdoc,writedoc)
df = self.Cipin(readdoc)
#self.Ciyun(readdoc)
return df
if __name__ == '__main__':
hlm = Hlm()
hlm.Zipin("红楼梦.txt","红楼梦字频.txt")
df_hlm1 = hlm.main("红楼梦.txt")
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