前兩天，班上同學寫論文，需要將很多篇論文題目按照中文的習慣分詞并統計每個詞出現的頻率。

讓我幫她實現這個功能，我在網上查了之后發現jieba這個庫還挺不錯的。

運行環境：

安裝python2.7.13：https://www.python.org/downloads/release/python-2713/ 安裝jieba：pip install jieba 安裝xlwt：pip install xlwt

具體代碼如下：

#!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*-  import sys reload(sys)  sys.setdefaultencoding('utf-8')  import jieba import jieba.analyse import xlwt #寫入Excel表的庫  if __name__=="__main__":   wbk = xlwt.Workbook(encoding = 'ascii')  sheet = wbk.add_sheet("wordCount")#Excel單元格名字  word_lst = []  key_list=[]  for line in open('1.txt'):#1.txt是需要分詞統計的文檔    item = line.strip('/n/r').split('/t') #制表格切分   # print item   tags = jieba.analyse.extract_tags(item[0]) #jieba分詞   for t in tags:    word_lst.append(t)   word_dict= {}  with open("wordCount.txt",'w') as wf2: #打開文件    for item in word_lst:    if item not in word_dict: #統計數量     word_dict[item] = 1    else:     word_dict[item] += 1    orderList=list(word_dict.values())   orderList.sort(reverse=True)   # print orderList   for i in range(len(orderList)):    for key in word_dict:     if word_dict[key]==orderList[i]:      wf2.write(key+' '+str(word_dict[key])+'/n') #寫入txt文檔      key_list.append(key)      word_dict[key]=0      for i in range(len(key_list)):   sheet.write(i, 1, label = orderList[i])   sheet.write(i, 0, label = key_list[i])  wbk.save('wordCount.xls') #保存為 wordCount.xls文件 

1.txt是你需要分詞統計的文本內容，最后會生成wordCount.txt和wordCount.xls兩個文件。下圖是最后結果

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持武林站長站。