Python | TextBlob.word_counts() 方法介绍

TextBlob是一个Python库，用于处理文本数据，提供了许多有用的自然语言处理（NLP）功能。其中包括词频统计，这可以通过TextBlob.word_counts()方法来实现。本文将介绍如何使用该方法进行词频统计。

安装

首先需要安装TextBlob库，在终端上可以通过以下命令完成安装：

pip install textblob

基本语法

word_counts()方法会返回一组字典，其中包含输入文本中每个单词的出现次数。这个方法不需要任何参数，其基本语法如下：

TextBlob(word).word_counts

其中word是输入文本，可以是字符串或文件对象。

示例代码

以下是一个简单的示例，演示如何使用word_counts()方法。

from textblob import TextBlob

sentence = "I love Python. Python is a high-level programming language."
blob = TextBlob(sentence)

# 词频统计
word_count = blob.word_counts
print(word_count)

输出结果：

{'i': 1, 'love': 1, 'python': 2, 'is': 1, 'a': 1, 'high-level': 1, 'programming': 1, 'language': 1}

使用词频统计

一旦得到了单词的出现次数，就可以使用该数据进行各种任务。以下是一些可能的用例：

• 识别文本中最常见的单词。

sorted_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)
print("The most common word is '{}' occurred {} times.".format(sorted_word_count[0][0], sorted_word_count[0][1]))

输出结果：

The most common word is 'python' occurred 2 times.

• 绘制单词出现次数的直方图。

import matplotlib.pyplot as plt

word_freq = list(word_count.values())
plt.hist(word_freq, bins=range(min(word_freq), max(word_freq) + 1, 1))
plt.show()

输出结果：

结论

TextBlob.word_counts()方法提供了一种方便的方法来进行词频统计。将该方法与其他TextBlob的NLP功能结合使用，可以进行各种文本分析。