利用Python split函数对字符串进行分词的神奇指南：深入了解拆分操作 (利用python)

概述

在 Python 中， str.split() 函数是一个强大的工具，用于根据指定的分隔符将字符串拆分为多个子字符串。它在字符串处理和数据解析等各种任务中非常有用。

基础语法

str.split() 函数的语法如下：

str.split(sep=None, maxsplit=-1) sep ：可选参数，指定分隔符。默认情况下，它将字符串按照空格字符拆分。 maxsplit ：可选参数，指定要拆分的最大子字符串数。它是一个非负整数，默认为 -1，表示没有限制。

用法示例

拆分字符串

最简单的用法是将字符串拆分为子字符串，如下所示：

python my_string = "hello,world,how,are,you" result = my_string.split(',') print(result) ['hello', 'world', 'how', 'are', 'you']

使用自定义分隔符

我们可以使用 sep 参数指定自定义分隔符：

python my_string = "This is a sentence." result = my_string.split(' ') print(result) ['This', 'is', 'a', 'sentence.']

限制拆分次数

我们可以使用 maxsplit 参数限制拆分的子字符串数：

python my_string = "One,two,three,four,five" result = my_string.split(',', maxsplit=2) print(result) ['One', 'two', 'three,four,five']

高级用法

拆分忽略空字符串

默认情况下， split() 函数会将连续的分隔符视为一个分隔符。我们可以使用 rsplit() 方法来忽略空字符串，如下所示：

python my_string = " hello , world ,, how , are , you " result = my_string.rsplit(',') print(result) [' hello ', ' world ', ' how ', ' are ', ' you ']

使用正则表达式

我们可以使用正则表达式来进行更高级的分词。对于更高级的分词需求， re 模块提供了一个强大的正则表达式 API。

python import remy_string = "123-456-7890" result = re.split('-', my_string) print(result) ['123', '456', '7890']

结论

Python 的 split() 函数是一个功能强大的工具，可用于对字符串进行分词。通过了解 its 的基础和高级用法，我们可以有效地拆分字符串以为各种目的进行数据分析、文本处理和数据提取。

---

python分词考研英语真题词频（附结果）——读取word、nltk、有道智云API

意图使用Python对考研英语真题中的单词进行词频分析，并添加翻译等辅助信息，以便于记忆。 手持近20年的考研英语一二真题Word文档，共计数十个，需逐个文件读取内容，并提取文章及题目部分，排除介绍内容。 借助docx包读取Word文档，因docx格式支持，将原有文件另存为docx格式。 导入所需库，并定义去除的标点符号和停用词，停用词通过nltk库导入。 运用docx的Document方法读取Word文件，构建待读取文件的列表。 输入文件名列表，输出分词后的列表。 docx中的runs对象代表相同样式文本的连续部分，通过判断runs[0]或runs[0]判断段落开头是否为粗体或斜体，即题目介绍，这部分不参与统计。 使用re库的正则表达式替换特殊符号为空格，以便后续分词，具体操作参考相关博客。 利用nltk中的word_tokenize进行分词，去除停用词与标点符号，将所有文件和段落分词列表叠加，输出words。 为提高词性还原准确度，采用nltk的WordNETLemmatizer方法提取词干，通过单词和词性（可选）两个参数获取词干。 使用pos_tag获取单词词性，但需进行转换，以便于lemmatize使用。 使用collections库的counter统计单词个数，并返回每个单词及其个数，通过most_common(n)获取前n个单词。 利用有道智云的文本翻译API进行翻译，参考相关文档。 translate_alls函数：输入统计的单词，对每个单词进行翻译，并将单词、翻译、词频放入字典中。 将上述函数进行操作。 使用openpyxl进行Excel的读写。 单词结果可在链接中获取/s/1Zdr8yD...，提取码：s985，结果分为英一、英二、英一+英二。

使用Python进行NLP自然语言处理中使用的gensim是什么，都有哪些应用？

探索Python NLP世界中的强大工具：Gensim

Gensim，这个在自然语言处理(NLP)领域备受青睐的Python库，以其简洁易用和高效性能，为文本挖掘和语义分析提供了强大支持。 它的目标是让复杂的语义建模过程变得直观易行，无论是文本检索、文档相似度计算，还是深度的词向量生成和主题建模，Gensim都能胜任。

首先，让我们看看Gensim在文本检索中的应用。 它整合了诸如TF-IDF、LSI和LDA等算法，为快速精准的文本搜索提供了可能。 通过Gensim，我们可以轻松构建词袋模型，将文本拆分为词组，并计算单词在文档中的权重。 TF-IDF算法则进一步强化了这个过程，强调了每个单词在文档中的独特贡献，而LSI模型则通过降维技术，将文本转化为简洁的向量表示，便于相似性计算。

对于语义分析，Gensim的Word2Vec和Glove算法为我们提供了训练词向量的强大工具，这些词向量能捕捉到单词之间的语义关系，是深度学习模型的基础。 同时，LDA算法则通过主题建模，揭示了文档中隐藏的主题结构，帮助我们快速定位关键信息。

语言模型方面，Gensim的N-gram模型能预测文本序列，这对于生成文本、纠错和自动补全等任务非常有用。 通过N-gram模型，我们可以预测下一个可能出现的单词，为文本预测和生成提供了强大的工具。

在实际操作中，以下是一个使用Gensim进行文本检索的代码示例，展示了如何利用、TfidfModel、LsiModel和MatrixSimilarity类进行文本搜索的全过程：

import gensimfrom gensim import corpora# 语料库处理corpus = [This is the first document., ...]texts = [word for word in ()() for doc in corpus]dictionary = (texts)vectors = [2bow(text) for text in texts]...# TF-IDF、LSI模型构建与应用tfidf = (vectors)lsi_vectors = (tfidf_vectors, id2word=dictionary, num_topics=2)# 相似度计算query = This is the first _vec = 2bow(()())query_lsi_vec = lsi[query_tfidf_vec]similarities = index[query_lsi_vec]# 输出相似度print(similarities)

Gensim的功能远不止于此，它还包含分词、词干提取、语料库加载和矩阵分解等实用功能，为NLP任务提供了全方位的支持。 通过Gensim，我们能轻松应对文本挖掘中的各种挑战，让处理自然语言数据变得更加得心应手。

用Python进行简单的文本分析

利用Python进行文本分析，可以深入了解文章《遥远地方剑星：搞基础理论研究有什么用？》。 首先，从记事本导入文章内容，通过jieba进行分词，如需合并特定词汇，可自定义操作。 例如，将基础理论和研究合并为一个词。 接下来，要去除停用词，如标点符号和高频但无实质意义的词语，如的、是。 可以参考中文停用词表进行筛选。 分词后，通过词频排序分析关键词，可以查看词语出现的频率和位置。 然而，结果可能包含一些常见词汇，如我们、时候，并不完全精确。 Python的jieba提供了打分排序函数，但可能会产生如霍金这类不太相关的结果。 文本分析还有更高级的算法，如textrank，虽然源自PageRank，但效果可能一般，还未尝试。 以下是整个文本分析的简化代码示例：...

python3 进行结巴分词时可以并行处理吗

下面这个程序是对一个文本文件里的内容进行分词的程序[python] view plain copy#!/usr/bin/python#-*- encoding:utf-8 -*-import jieba#导入jieba模块def splitSentence(inputFile, outputFile):fin = open(inputFile, r)#以读的方式打开文件fout = open(outputFile, w)#以写得方式打开文件for eachLine in fin:line = ()(utf-8, ignore) #去除每行首尾可能出现的空格，并转为Unicode进行处理wordList = list((line))#用结巴分词，对每行内容进行分词outStr = for word in wordList:outStr += wordoutStr += / (()(utf-8) + \n) #将分词好的结果写入到输出文件()()splitSentence(, )写完程序之后，在Linux重点输入：python 即可运行程序进行分词。

python统计每个句子有多少单词(2023年最新整理)

导读：很多朋友问到关于python统计每个句子有多少单词的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

python中怎么样统计一篇文章中的单词个数

你好，楼主，可以使用字符串的统计函数来完成。

详细代码如下:

w=python,我爱python,hellopython。

print(python出现了%s次%(python))

求问用python实现：编写程序,计算用户输入的英文句子中的词语数量,以及

这个你需要去网上找一个python版本的英文的分词包，做句子的分词，当然最简单的你可以按空格对英文进行分词。 。 用()来分。 然后统计每个词的长度并求平均值

cc=raw_input(inputastring:)

sen_list=()

count=len(sen_list)

forwordinsen_list:

sum+=len(word)

avg=sum*1.0/count

用python统计一段文本中单词出现的次数

python有个特别简单的方法就可以实现，直接用str的count方法就可以了，如下

Python里，输入一个英文句子，统计并输出单词个数，怎么弄啊，

txt?=?a?b?c?de?fgh

print(单词数：,?len(arr),?arr)

#?输出结果：

#?单词数：?5?[a,?b,?c,?de,?fgh]

Python里，输入一个英文句子，统计并输出单词个数，怎么弄啊？

你好，答案如下所示。mydict={}

foriininput(英文句子)():

??ifiinmydict:

????mydict[i]+=1

????mydict[i]=1

for?key,():

??print(key,value)

缩进如图所示

希望你能够详细查看。

如果你有不会的，你可以提问

我有时间就会帮你解答。

希望你好好学习。

每一天都过得充实。

python统计个单词数目

楼上的程序存在诸多问题，如没有处理标点，文件读取方法错误等。

请问楼主要区分大小写吗？如果区分的话，就按照下面的来：

defget_word_frequencies(file_name):

txt=open(filename,r)()()

#下面这句替换了除了-外的所有标点，因为-可能存在于单词中。

txt=(r[^\u4e00-\u94a5\w\d\-],,txt)

#替换单独的-

txt=(r-,,txt)

forlinein:

#如果不区分大小写，那就一律按照小写处理，下面那句改为((),0)

dic[word]+=1

if__name__=__main__:

get_word_frequencies()

有问题继续追问吧

---

---

相关标签： 深入了解拆分操作、 利用Python、 split函数对字符串进行分词的神奇指南、 利用python、

上一篇：掌握Pythonsplit函数从新手到专家的分词技

下一篇：改善你的生活十种经过科学验证的提升幸福感