python中jieba库的作⽤_Pythonjieba库⽤法及实例解析Python jieba库⽤法及实例解析
1、jieba库基本介绍
(1)、jieba库概述
jieba是优秀的中⽂分词第三⽅库
- 中⽂⽂本需要通过分词获得单个的词语
- jieba是优秀的中⽂分词第三⽅库，需要额外安装
- jieba库提供三种分词模式，最简单只需掌握⼀个函数
(2)、jieba分词的原理
Jieba分词依靠中⽂词库
- 利⽤⼀个中⽂词库，确定汉字之间的关联概率
- 汉字间概率⼤的组成词组，形成分词结果
-
除了分词，⽤户还可以添加⾃定义的词组
jieba库使⽤说明
(1)、jieba分词的三种模式
精确模式、全模式、搜索引擎模式
- 精确模式：把⽂本精确的切分开，不存在冗余单词
- 全模式：把⽂本中所有可能的词语都扫描出来，有冗余
- 搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分
(2)、jieba库常⽤函数
2.jieba应⽤实例
3.利⽤jieba库统计三国演义中任务的出场次数
import jieba
txt = open("D:\\三国演义.txt", "r", encoding='utf-8').read()
words = jieba.lcut(txt) # 使⽤精确模式对⽂本进⾏分词
counts = {} # 通过键值对的形式存储词语及其出现的次数
for word in words:
if len(word) == 1: # 单个词语不计算在内
continue
else:
counts[word] = (word, 0) + 1 # 遍历所有词语，每出现⼀次其对应的值加 1
items = list(counts.items())#将键值对转换成列表
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 根据词语出现的次数进⾏从⼤到⼩排序
for i in range(15):
word, count = items[i]
print("{0:<5}{1:>5}".format(word, count))
统计了次数对多前⼗五个名词，曹操不愧是⼀代枭雄，第⼀名当之⽆愧，但是我们会发现得到的数据还是需要进⼀步处理，⽐如⼀些⽆⽤的词语，⼀些重复意思的词语。
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我们。
时间： 2019-11-02
jieba(结巴)是⼀个强⼤的分词库，完美⽀持中⽂分词，本⽂对其基本⽤法做⼀个简要总结. 特点 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. ⽀持繁体分词 ⽀持⾃定义词典 MIT 授权协议 安装jieba pip install jieba 简单⽤法结巴分词分为三种模式：精确模式(默认).全模式和搜索引擎
简单的问答已经实现了，那么问题也跟着出现了，我不能确定问题⼀定是"你叫什么名字"，也有可能是"你是谁","你叫啥"之类的，这就引出了⼈⼯智能中的另⼀项技术: ⾃然语⾔处理(NLP) : ⼤概意思就是 让计算机明⽩⼀句话要表达的意思,NLP就相当于计算机在思考你说的话，让计算机知道"你是谁","
你叫啥","你叫什么名字"是⼀个意思 这就要做 : 语义相似度 接下来我们⽤Python⼤法来实
前⾔ jieba 基于Python的中⽂分词⼯具，安装使⽤⾮常⽅便，直接pip即可,2/3都可以，功能强悍,⼗分推荐. 中⽂分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将⼀个汉字序列切分成⼀个⼀个单独的词. 分词模块jieba，它是python⽐较好⽤的分词模块.待分词的字符串可以是unicode 或 UTF-8 字符串.GBK 字符串.注意：不建议直接输⼊ GBK 字符串，可能⽆法预料地错误解码成 UTF-8 ⽀持三种分词模式 1 精确模式，试图将句⼦最精确地切开，适合
random在python中的意思思维导图: 效果(语句版): 源码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Mar 5 17:59:29 2019 @author: dell """ #
============================================================================= # 步骤: # 分割aaa = jieba.cut(str,cut_all=True/Fa
本⽂主要介绍了详解python实现可视化的MD5.sha256哈希加密⼩⼯具，分享给⼤家，具体如下: 效果图: 刚启动的状态 输⼊⽂本.触发加密按钮后⽀持复制 超过⼗条不全量显⽰ 代码 import hashlib import tkinter as tk #窗⼝控制 windowss=tk.Tk()
windowss.title('Python_md5')#窗⼝title，并⾮第⼀⾏ ry('820x550') sizable(width=T
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Pyplot matplotlib.pyplot是⼀个命令型函数集合，它可以让我们像使⽤MATLAB⼀样使⽤matplotlib.pyplot中的每⼀个函数都会对画布图像作出相应的改变，如创建画布.在画布中创建⼀个绘图区.在绘图区上画⼏条线.给图像添加⽂字说明等.下⾯我们就通过实例代码来领略⼀下他的魅⼒. import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4]) plt.ylabel('some numbers') plt.show() 上图是我们通
有史以来最⽜逼的绘图⼯具，没有之⼀ plotly是现代平台的敏捷商业智能和数据科学库，它作为⼀款开源的绘图库，可以应⽤于
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1.公式推导 对幂律分布公式: 对公式两边同时取以10为底的对数: 所以对于幂律公式，对X,Y取对数后，
在坐标轴上为线性⽅程.
2.可视化 从图形上来说，幂律分布及其拟合效果: 对X轴与Y轴取以10为底的对数.效果上就是X轴上1与10，与10与100的距离是⼀样的. 对XY取双对数后，坐标轴上点可以很好⽤直线拟合.所以，判定数据是否符合幂律分布，只需要对XY取双对数，判断能否⽤⼀个直线很好拟合就⾏.常见的直线拟合效果评估标准有拟合误差平⽅和.R平⽅.
3.代码实现 #!/usr/bin/env
⼀个服从泊松分布的随机变量X，表⽰在具有⽐率参数(rate parameter)λ的⼀段固定时间间隔内，事件发⽣的次数.参数λ告诉你该事件发⽣的⽐率.随机变量X的平均值和⽅差都是λ. 代码实现: # Poisson分布 x = np.random.poisson(lam=5, size=10000) # lam为λ size为k pillar = 15 a = plt.hist(x, bins=pillar, normed=True, range=[0, pillar], color='g',

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