用Python统计词频
1、全局变量在函数中使用时需要加入global声明 获取网页内容存入文件时的编码为ascii进行正则匹配时需要decode为GB2312，当匹配到的中文写入文件时需要encode成GB2312写入文件。
2、首先打开电脑找到属性。其次点击左侧“高级系统设置”，选择“高级”点击“环境变量”。最后点击“新建”，将python安装进去就找到了。
3、如果你是指一串单词，空格隔开的，统计词频，就用列表和字典来。
4、建议去知乎上问，知乎高手比较多。首先一个比较难的问题是：python对中文不是完全兼容，需要有一些准备工作才能显示和修改中文。
5、例子中使用w权限打开该文件，并写入两行。（如果该文件存在，则内容会被覆盖）fhand.write() 不会自动添加换行符，所以如果需要换行，需在末尾添加 \n 。下面我们写一个统计文件中词频的程序。
如何用python实现英文短文的双词频统计?
1、可以使用Python中的字典（dictionary）来统计每个单词出现的次数。
2、基于统计的分词方法 从形式上看，词是稳定的字的组合，因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度。
3、i = x.find(to)while i = 0： print(i) i = x.find(to， i+1)词的替换与删除使用re模块就好。
4、输出：print selse：print u该单词出现次数小于等于3次，整句删除该单词。
5、len(str.split())其中str代表给出的英文句子。代码解释： 将句子切分成一个一个的单词。str.split()是使用空格将英文句子分成一个一个的单词。空格是split方法的默认值，可以自行更改。返回值就是单词列表。
如何用python对文章中文分词并统计词频
使用Python的自然语言处理(NLP)库，如NLTK或spaCy，来对文献进行分词、命名实体识别、词性标注等操作，以便对文献进行语言统计分析。
可以利用python的jieba分词，得到文本中出现次数较多的词。
python做中文分词处理主要有以下几种：结巴分词、NLTK、THULAC fxsjy/jieba 结巴的标语是：做最好的 Python 中文分词组件，或许从现在来看它没做到最好，但是已经做到了使用的人最多。
中文分词之后，文本就是一个由每个词组成的长数组：[word1， word2， word3…… wordn]。之后就可以使用nltk 里面的各种方法来处理这个文本了。
此法分为正向的最佳匹配法和逆向的最佳匹配法，其出发点是：在词典中按词频的大小顺序排列词条，以求缩短对分词词典的检索时 间，达到最佳效果，从而降低分词的时间复杂度，加快分词速度。
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