共計(jì) 787 個(gè)字符，預(yù)計(jì)需要花費(fèi) 2 分鐘才能閱讀完成。
在 Python 中，你可以使用許多庫(kù)和工具來(lái)進(jìn)行文本數(shù)據(jù)分析。以下是一些常用的方法：
- 讀取文本數(shù)據(jù)：使用 Python 的
open()函數(shù)來(lái)讀取文本文件，并將其存儲(chǔ)為字符串或列表等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
with open('data.txt', 'r') as file:
text = file.read()
- 分詞：使用分詞庫(kù)（如 NLTK 或 spaCy）將文本拆分為單詞或詞語(yǔ)。
import nltk
tokens = nltk.word_tokenize(text)
- 清洗數(shù)據(jù)：去除停用詞、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)和數(shù)字等非關(guān)鍵信息。
from nltk.corpus import stopwords
import string
stopwords = set(stopwords.words('english'))
clean_tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stopwords and token not in string.punctuation and not token.isdigit()]
- 統(tǒng)計(jì)詞頻：使用 Python 的
collections庫(kù)中的Counter類(lèi)來(lái)計(jì)算每個(gè)單詞的出現(xiàn)次數(shù)。
from collections import Counter
word_freq = Counter(clean_tokens)
- 可視化：使用可視化庫(kù)（如 Matplotlib 或 WordCloud）展示詞頻統(tǒng)計(jì)結(jié)果。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar(word_freq.keys(), word_freq.values())
plt.show()
這只是文本數(shù)據(jù)分析的基本步驟和示例。根據(jù)具體任務(wù)和需求，你可能還需要使用其他技術(shù)和庫(kù)來(lái)進(jìn)行更深入的分析，如 TF-IDF、情感分析、主題建模等。
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正文完
