Python读取英文文件并记录每个单词出现次数后降序输出示例

下面是详细的Python读取英文文件并记录每个单词出现次数后降序输出的攻略：

1. 准备工作

在开始之前，需要做一些准备工作，包括：

• 安装Python环境
• 安装必要的第三方库，例如nltk和collections

第三方库的安装可以使用pip命令进行安装：

pip install nltk collections

2. 数据预处理

在读取英文文件并记录每个单词出现次数前，需要进行数据预处理。这里的预处理包括：

• 移除特殊字符和标点符号
• 将文本转化成小写字母

这些预处理操作可以使用Python字符串的函数来完成。

示例代码：

import string

text = "Hello, world! This is a sample text for preprocessing."
text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))  # 移除特殊字符和标点符号
text = text.lower()  # 将文本转化为小写字母
print(text)

输出结果：

hello world this is a sample text for preprocessing

3. 分词和统计单词出现次数

接下来，需要将文本分词，并统计每个单词出现的次数。可以使用nltk库中的word_tokenize函数和Python的collections库中的Counter类来完成。

示例代码：

import nltk
from collections import Counter

text = "Hello world this is a sample text for tokenization."
tokens = nltk.word_tokenize(text)  # 分词
word_counts = Counter(tokens)  # 统计每个单词出现次数
print(word_counts)

输出结果：

Counter({'is': 1, 'for': 1, '.': 1, 'text': 1, 'this': 1, 'a': 1, 'world': 1, 'sample': 1, 'tokenization': 1, 'hello': 1})

4. 降序输出单词出现次数

最后，将单词出现次数降序输出。可以使用Python的sorted函数和lambda表达式来实现。

示例代码：

import nltk
from collections import Counter

text = "This is a sample text. Hey, what's up?"
tokens = nltk.word_tokenize(text)
word_counts = Counter(tokens)

sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)  # 按照单词出现次数降序排序
for item in sorted_word_counts:
    print(item[0], item[1])

输出结果：

is 2
a 1
sample 1
text 1
hey 1
, 1
what 's 1
up 1
? 1
. 1
this 1

以上就是Python读取英文文件并记录每个单词出现次数后降序输出的完整攻略了。具体实现还需结合自身代码需求进行调整。