一、python文本词频统计jieba库
结巴分词（jieba）是一个广泛使用的中文文本处理工具，它实现了中文分词、词性标注、关键词提取、情感分析等自然语言处理任务。结巴分词具有高效、准确、易用等优点，被广泛应用于中文文本挖掘、搜索引擎、机器翻译、信息安全等领域。在处理中文文本时，结巴分词是一个不可或缺的工具。
二、jieba词频统计代码
下面是使用jieba库实现文本词频统计的代码，具体步骤如下：
import jieba from collections import Counter text = "结巴分词是一个广泛使用的中文分词工具，它实现了中文分词、词性标注、关键词提取、情感分析等自然语言处理任务。结巴分词具有高效、准确、易用等优点，被广泛应用于中文文本挖掘、搜索引擎、机器翻译、信息安全等领域。在处理中文文本时，结巴分词是一个不可或缺的工具。" words = jieba.cut(text) word_count = Counter(words) print(word_count.most_common(10)) # 输出词频最高的前10个词汇
上面的代码使用jieba库将中文文本进行分词，并使用collections库中的Counter类来进行词频统计，最后输出词频最高的前10个词汇。
三、如何用jieba库统计文本词频
使用jieba库实现文本词频统计的步骤如下：
步骤1：导入jieba和collections库。
import jieba from collections import Counter
步骤2：读入待统计的中文文本。
text = "结巴分词是一个广泛使用的中文分词工具，它实现了中文分词、词性标注、关键词提取、情感分析等自然语言处理任务。结巴分词具有高效、准确、易用等优点，被广泛应用于中文文本挖掘、搜索引擎、机器翻译、信息安全等领域。在处理中文文本时，结巴分词是一个不可或缺的工具。"
步骤3：使用jieba库对中文文本进行分词。
words = jieba.cut(text)
步骤4：使用collections库中的Counter类对分完词的列表进行词频统计。
word_count = Counter(words)
步骤5：输出词频最高的前10个词汇。
print(word_count.most_common(10))
上面的代码会输出词频最高的前10个词汇，并且会按照词频从高到低的顺序排列。
四、街霸词频统计怎么做
如果你想统计某个游戏中的词频，比如街霸，那么可以按照下面的步骤进行操作：
步骤1：找到要统计的街霸文本文件，比如一篇游戏攻略或者玩家心得。
步骤2：使用python的文件读取功能将文本文件读入程序。
with open('street_fighter.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
步骤3：使用jieba库对读入的街霸文本进行分词。
words = jieba.cut(text)
步骤4：使用collections库中的Counter类对分完词的列表进行词频统计。
word_count = Counter(words)
步骤5：输出词频最高的前10个与街霸相关的词汇。
street_fighter_words = ['街霸', '角色', '技能', '招式', '对战', '连招', '玩家', '游戏', '操作', '攻略']
for word, count in word_count.most_common(10):
if word in street_fighter_words:
print(word, count)
上面的代码会输出词频最高的前10个与街霸相关的词汇，比如街霸、角色、技能、对战等。
五、词频统计
词频统计是自然语言处理中常见的任务之一，它可以帮助我们了解文本中各个词汇出现的频率及其分布情况。在文本挖掘、信息检索、情感分析等领域中，词频统计是一项非常有用的技术。
六、python jieba词频统计
使用python的jieba库可以方便地对中文文本进行分词和词频统计。在使用jieba库进行词频统计时，最好先对中文文本进行分词，然后再使用collections库中的Counter类进行词频统计，这样可以避免重复分词的问题。
七、结巴词频统计输出Excel
如果你想将结巴词频统计的结果输出到Excel表格中，可以使用pandas库中的DataFrame和to_excel方法。具体步骤如下：
步骤1：将分完词的字典转换为DataFrame格式。
import pandas as pd df = pd.DataFrame.from_dict(word_count, orient='index', columns=['count'])
步骤2：将DataFrame输出到Excel文件中。
df.to_excel('word_count.xlsx')
上面的代码会将词频统计结果输出到名为word_count.xlsx的Excel文件中。
八、jieba统计词频字典
jieba库自带一个字典文件，用于分词时进行词汇匹配和词性标注。此外，用户还可以自定义自己的字典文件，以便更好地处理特定领域的文本。如果你希望使用自己的字典文件进行词频统计，可以按照下面的步骤操作：
步骤1：从文件中读入自己的字典文件，每行一个词汇，格式为“词汇 词频 词性”。
jieba.load_userdict('my_dict.txt')
步骤2：按照常规步骤进行分词和词频统计。
words = jieba.cut(text) word_count = Counter(words)
注意：自定义字典文件的词频值可以不填，也可以填写一个较大的值，这样可以让这些词汇在分词时更容易被匹配到。
