总是看到别人用Python搞各种统计，前端菜鸟的我也来尝试了一把。有各种语义分析库在，一切好像并不是很复杂。不过Python刚开始看，估计代码有点丑。 一、两种中文分词开发包 THULAC（THU Lexical Analyzer for Chinese）由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出的一套中文词法分析工具包，具有中文分词和词性标注功能。THULAC具有如下几个特点： 能力强。利用我们集成的目前世界上规模最大的人工分词和词性标注中文语料库（约含5800万字）训练而成，模 继续阅读

python 结巴分词学习 https://www.toutiao.com/a6643201326710784520/ 2019-01-06 10:14:00 结巴分词(自然语言处理之中文分词器) jieba分词算法使用了基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能生成词情况所构成的有向无环图(DAG), 再采用了动态规划查找最大概率路径，找出基于词频的最大切分组合，对于未登录词，采用了基于汉字成词能力... Python利用结 继续阅读

编程书籍推荐：贝叶斯思维 统计建模的Python学习法，由人民邮电出版社2015-03-01月出版，本书发行作者信息： [美] Allen B.Downey 著，许扬毅 译此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787115384287，品牌为异步图书, 这本书采用平装开本为16开，附件信息：未知，纸张采为胶版纸，全书共有168页字数23万 2000字，值得推荐的Python Book。此书内容摘要《贝叶斯思维 统计建模的Python学习法》帮助那些希望用数学工具解决实际问 继续阅读

python实现分词和词云 一、下载相关的资源库1.1 jieba分词1.2 wordcloud 二、词云制作2.1 分词2.2 制作词云2.3 运行输出 三、踩坑记录 本次制作词云的目的是找出物联网专业职位所需技能的关键词，首先爬取了boss直聘和智联招聘上的物联网专业职位的技术要求，爬取方法参考 链接。 一、下载相关的资源库 1.1 jieba分词 官网：https://pypi.org/project/jieba/0.4 继续阅读

几款好用的分词工具，如 jieba, hanlp, synonyms 参见 准确实用，7个优秀的开源中文分词库推荐synonyms：中文近义词工具包 hanlp 官网：http://hanlp.com 安装 pip install pyhanlp若报错“缺少VC++组件”，则需要在 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 网站找到JPype1-0.6.2 继续阅读

今天的任务是对txt文本进行分词，有幸了解到"结巴"中文分词，其愿景是做最好的Python中文分词组件。有兴趣的朋友请点这里。 jieba支持三种分词模式： ＊精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； ＊全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； ＊搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。 主要采用以下算法： ＊基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向 继续阅读

大家好，我是菜鸟哥！ 分词在自然语言处理中有着常见的场景，比如从一篇文章自动提取关键词就需要用到分词工具，中文搜索领域同样离不开分词 Python 中有很多开源的分词工具，下面给大家介绍几款常见的分词依赖库 1. jieba 分词 “结巴” 分词，GitHub 最受欢迎的分词工具，立志做最好的 Python 中文分词组件，支持多种分词模式，支持自定义词典 github 继续阅读

Python数据分析基础（第2版）/“十三五”全国统计规划教材这本书，是由中国统计出版社在2018-08-01月出版的，本书著作者是 阮敬 著，此次本版是第1次印刷发行， 国际标准书号(ISBN)：9787503786143，品牌为中国统计出版社, 这本书的包装是16开平装，所用纸张为胶版纸，全书共有472页字数万字， 是一本非常不错的Python编程书籍。此书内容摘要 《Python数据分析基础（第2版）/“十三五”全国统计规划教材》通过真实案例，全面介绍pyth 继续阅读

简单介绍在编程学习过程中，我们经常遇到需要统计一下python list 中某个元素有多少个的情况，这就需要用到列表 count() 统计计数方法。语句语法 Python列表的统计方法 count()使用方法如下：>>> lis.count(x) # 其中 x 变量就是你需要在列表中统计次数对象。参数与返回值# 上面代码中的 x 对象就是传参的参数，此方法有返回值，返回的是查询对象的次数。 示例下面代码是Python3列表 count()方法的演示：>>> 继续阅读

这本Python数据分析基础图书，是2017-09-01月由中国统计出版社所出版的，著作者信息： 阮敬 著，本版是第1次印刷， ISBN：9787503783203，品牌：中国统计出版社, 这本书的包装是16开平装，所用纸张为胶版纸，全书页数417，字数有51万0000字， 是本值得推荐的Python软件开发图书。此书内容摘要 《Python数据分析基础》通过真实案例，全面介绍python编程基础和数据分析工具的应用，并培养读者通过数据分析问题、解决问题以及对结果评 继续阅读

选摘了一小部分，详细的参见上述原文 图片.png 《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第 2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFr 继续阅读

元组是Python中的一个不可变序列，虽然它没有列表的灵活性，但是由于它是不可变的，因此在某些情况下它可以提供更好的性能和安全性。Python提供了一些内置函数来操作元组，这些函数可以方便地对元组进行操作。count()函数 count()函数用于统计元组中指定元素出现的次数，语法如下： tuple.count(element)其中，tuple是要统计的元组，element是要统计的元素。以下是一个例子： my_tuple = (1, 2, 3, 1, 2, 3) count_1 = my_ 继续阅读