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：
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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）
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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
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#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
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# 使用collections中的defalutdict来实现，defalutdict是一种值可以默认设置的dictfrom collections import defaultdictword_count = defaultdict(int)for word in document: word_count[word] += 1 |
使用Counter
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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。
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# 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。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://www.cnblogs.com/Sinte-Beuve/p/6571717.html
