当前位置：首页 > news >正文

Python统计中文词频的四种方法

news 2025/8/4 1:11:01

统计中文词频是Python考试中常见的操作，由于考察内容较多，因此比较麻烦，那么有没有好的方法来实现呢？今天，我们总结了四种常见的中文词频统计方法，并列出代码，供大家学习参考。

中文词频统计主要是通过open()打开文本，然后read()方法读取后，采用结巴分词(jieba)模块进行分词，接着用推表推导式、Counter或者是字典的方法来统计词频，也可以采用NLTK的方法，最后格式化打印出来。

题目：统计中文文本文件【词频统计文本.txt】中长度大于1的词的词频，然后打印出词频数最高的10个词。

默认系统里已经安装好了jieba这个模块。如果还没有安装，可以在cmd下通过pip install jieba来安装这个模块。

一、字典法——常用的方法

先读取文本，然后jieba分词，再对分词后的列表进行遍历，然后用字典统计词频。这里排除了单个词，代码如下：

import jieba
txt = open("词频统计文本.txt", "r").read()
words = jieba.lcut(txt)
counts = {}
for word in words:if len(word) == 1: #排除单个字符的分词结果continueelse:counts[word] = counts.get(word,0) + 1
items = list(counts.items())
items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True)
for i in range(10):word, count = items[i]print("{0:<10}{1:>5}".format(word,count))
print ('已统计数量排前10的词')

二、Counter法——代码简单，速度快

先生成Counter对象，再排序，最后再打印出来。这里我们使用了most_common的方法，代码更为简洁，更好理解一点。代码如下：

import jieba
from collections import Counter
with open("词频统计文本.txt", "r",encoding="utf-8") as f:words = jieba.lcut(f.read())words = [item for item in words if len(item)>1]
counts = Counter(words)
for word,count in counts.most_common(10):print(word,count)
print ('已统计数量排前10的词')

三、NLTK方法——有点儿小麻烦

利用列表推导式筛选列表，利用NLTK中的FreqDist来统计列表中的词步，代码如下。

import jieba,os
from nltk.probability import FreqDist
with open("词频统计文本.txt","r",encoding="utf-8") as f:text = f.read()
words = jieba.lcut(text)
lst = [i for i in words if len(i)>1]
freq = FreqDist(lst)
for item in freq.most_common(10):word,count=itemprint(f"{word:<10}\t{count:<5}")
print ('已统计数量排前10的词')

使用这种方法，得安装nltk包，较为麻烦。

四、列表推导式法

如果不借助其它包，我们可以充分利用Python自带的count方法和列表推导式，实现词频的统计。这其中与前面排序的方法不同的是，我们采用了sorted的方法，完整代码如下：

import jieba,os
with open("词频统计文本.txt","r",encoding="utf-8") as f:text = f.read()
words = jieba.lcut(text)
lst = [(key,words.count(key)) for key in set(words) if len(key)>1]
items = sorted(lst,key=lambda x:x[1],reverse=True)
for i in range(10):word, count = items[i]if len(word) == 1: #排除单个字符的分词结果continueelse:print(f"{word:<10}\t{count:<5}")
print ('已统计数量排前10的词')