这篇文章主要介绍了python利用多种方式来统计词频（单词个数），小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
python的思维就是让我们用尽可能少的代码来解决问题。对于词频的统计，就代码层面而言，实现的方式也是有很多种的。之所以单独谈到统计词频这个问题，是因为它在统计和数据挖掘方面经常会用到，尤其是处理分类问题上。故在此做个简单的记录。
统计的材料如下：
document = [ 'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'not', 'around', 'the', 'eyes', "don't", 'look', 'around', 'the', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes', "you're", 'under']
直接使用dict来进行统计（遍历+循环）
word_count = {} for word in document: if word in word_count: word_count[word] += 1 else: word_count[word] = 1 更优雅的实现方式
#假如字典中不存在给定的键，则返回参数中提供的默认值；反之，则返回字典中保存的值。 for word in document: previous_count = word_count.get(word, 0) word_count[word] = previous_count + 1 #可以合并成一行 for word in document: word_count[word] = word_count.setdefault(word, 0) + 1
使用defalutdict来实现
# 使用collections中的defalutdict来实现，defalutdict是一种值可以默认设置的dict from collections import defaultdict word_count = defaultdict(int) for word in document: word_count[word] += 1
使用Counter
word_counter = Counter(document)
Counter既然是一个计数器，那么它本身也就具有很多统计的方法。例如，最常见的词频统计的排序，可以获得前n个最高的词频。
# 返回前n个最高词频，以字典的形式 word_counter.most_common(n)
显然，使用defalutdict和Counter代码最简洁，更能符合python开发之道。
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