利用sklearn計算詞頻
python機器學習庫sklearn提供了文字資料處理的函式，其中可以藉助計算tfidf的函式計算詞頻，具體程式碼如下
結果如圖# encoding=utf-8 # python 3.5 # 計算詞頻示例 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer corpus = ["我 來到 北京 清華大學", "他 來到 了 網易 杭研 大廈", "小明 碩士 畢業 與 中國 科學院", "我 愛 北京 天安門"] # token_pattern指定統計詞頻的模式, 不指定, 預設如英文, 不統計單字 vectorizer = CountVectorizer(token_pattern='\\b\\w+\\b') # norm=None對詞頻結果不歸一化 # use_idf=False, 因為使用的是計算tfidf的函式, 所以要忽略idf的計算 transformer = TfidfTransformer(norm=None, use_idf=False) tf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus)) word = vectorizer.get_feature_names() weight = tf.toarray() for i in range(len(weight)): for j in range(len(word)): print(word[j], ':', weight[i][j], end=' ', sep='') print()
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