1.中软国际华南区技术总监曾老师还会来上两次课,同学们希望曾老师讲些什么内容?

 讲些工作经验之类的,还有讲些与python相关的知识。

2.中文分词

  1. 下载一中文长篇小说,并转换成UTF-8编码。
  2. 使用jieba库,进行中文词频统计,输出TOP20的词及出现次数。
  3. **排除一些无意义词、合并同一词。
  4. **使用wordcloud库绘制一个词云。
import jieba

book = "48.txt" #小说:每天都要防止徒弟黑化
txt = open(book,"r",encoding='utf-8').read()
ex = {'已经','一个','这个','什么','其他','这么','有些'}

ls = []
words = jieba.lcut(txt)
counts = {}
for word in words:
    ls.append(word)
    if len(word) == 1:
        continue
    else:
        counts[word] = counts.get(word,0)+1
for word in ex:
    del(counts[word])
    
items = list(counts.items())
items.sort(key = lambda x:x[1], reverse = True)
for i in range(20):
    word , count = items[i]
    print ("{:<10}{:>5}".format(word,count))

wz = open('48.txt','w+')
wz.write(str(ls))

import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

wzhz = WordCloud().generate(txt)
plt.imshow(wzhz)
plt.axis('off')
plt.show()

python 9.25作业

 

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