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资深Python程序员教你统计,三国中人物名字出现的频率,很简单-创新互联

资深Python程序员教你简单、有趣的程序:
使用第三方库jieba切分,统计统计名著三国演义中人物名字出现次数。

创新互联坚持“要么做到,要么别承诺”的工作理念,服务领域包括:网站设计制作、成都网站制作、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广等服务,满足客户于互联网时代的五莲网站设计、移动媒体设计的需求,帮助企业找到有效的互联网解决方案。努力成为您成熟可靠的网络建设合作伙伴!

资深Python程序员教你统计,三国中人物名字出现的频率,很简单
其中一个jieba库是一个对中文文本依照汉字间关联概率进行词组划分的第三方库,使用简单,且非常好用

import jieba

def getWords():
 txt = open('novels/threekingdoms.txt', 'r', encoding = 'utf-8').read()
 words = jieba.lcut(txt)
 counts = {}
 for word in words:
 if len(word) == 1:
 continue
 else:
 counts[word] = counts.get(word, 0) + 1
 word_list = list(counts.items())
 word_list.sort(key = lambda x : x[1], reverse = True)
 return word_list

进行人肉优化,去掉不是人名的词语,并将一些指同一个人物的词合并到一个人物下。

import jieba

def countWords(excludes, merges):
 txt = open('novels/threekingdoms.txt', 'r', encoding = 'utf-8').read()
 words = jieba.lcut(txt)
 counts = {}
 # 取出长度为一的词和符号以及excludes中的词
 for word in words:
 if len(word) == 1 or word in excludes:
 continue
 else:
 counts[word] = counts.get(word, 0) + 1
 # 合并名称相同的人名
 for merge in merges:
 for name in merge[1]:
 counts[merge[0]] += counts.get(name, 0)
 del counts[name]
 word_list = list(counts.items())
 word_list.sort(key = lambda x : x[1], reverse = True)
 return word_list
excludes = {'却说','二人','不可','主公','陛下','汉中','只见','众将','后主','蜀兵','上马','大叫','太守','此人','夫人',
 '先主','后人','背后','城中','天子','一面','何不','大军','忽报','先生','百姓','何故','不能','如此','如何',
 '然后','先锋','不如','赶来','原来','令人','江东','下马','喊声','正是','徐州','忽然','荆州','左右','军马',
 '因此','成都','不见','未知','大败','大事','之后','一军','引军','起兵','军中','接应','引兵','次日','大喜',
 '进兵','大惊','可以','以为','大怒','不得','心中','下文','一声','追赶','粮草','天下','东吴','于是','都督',
 '曹兵','一齐','分解','回报','分付','只得','出马','三千','大将','许都','随后','报知','今日','不敢','魏兵',
 '前面','之兵','且说','众官','洛阳','领兵','商议','军士','星夜','精兵','城上','之计','不肯','相见','其言',
 '一日','而行','文武','襄阳','准备','若何','出战','亲自','必有','一人','人马','不知','何人','此事','之中',
 '伏兵','祁山','乘势','忽见','大笑','樊城','兄弟','首级','立于','西川','传令','当先','五百','一彪','坚守',
 '此时','之间','投降','五千','埋伏','长安','三路','遣使','将军','关兴','军师','朝廷','三军','大王','回见',
 '大将军','必然','将士','是夜','小路' }

merges = [ ('刘备',('玄德','玄德曰','玄德问','刘玄德','玄德大','玄德自','玄德闻','皇叔','刘皇叔')),
 ('关羽',('关公','云长','关云长')),
 ('孔明',('诸葛亮','孔明曰','孔明笑','孔明之','孔明自')),
 ('曹操',('丞相','孟德','曹公','曹孟德')),
 ('张飞',('翼德','张翼德'))
 ]

word_list = countWords(excludes, merges)
for i in range(30):
 word, count = word_list[i]
 print('{0:^10}{1:{3}^10}{2:^15}'.format(i+1, word, count, chr(12288))) # chr(12288)为中文空格 ```
结果如下,当然其中类似将军、英雄、主公、大哥、君这种词语无法判断指的是谁,这里仅统计能够判断的,所以这里只能做一个相对的参考。

1     刘备     1578
2     曹操     1485
3     孔明     1485
4     关羽     820
5     张飞     393
6     吕布     300
7     赵云     278
8     孙权     264
9     司马懿     221
10     周瑜     217
11     袁绍     191
12     马超     185
13     魏延     180
14     黄忠     168
15     姜维     151
16     马岱     127
17     庞德     122
18     孟获     122
19     刘表     120
20     夏侯惇     116
21     董卓     114
22     孙策     108
23     鲁肃     107
24     徐晃     97
25     司马昭     89
26     夏侯渊     88
27     王平     88
28     刘璋     85
29     袁术     84
30     吕蒙     83



以上是Python语言中的一个小案例,仅供大家参考。

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文章名称:资深Python程序员教你统计,三国中人物名字出现的频率,很简单-创新互联
转载来源:http://bjjierui.cn/article/ddpgpo.html

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