# coding: utf-8# in[32]:
#import requests
#from bs4 import beautifulsoup
#res = requests.get("")
#res.encoding = 'utf-8'
#soup = beautifulsoup(res.text,'lxml')
# in[66]:
speech_new = open("speech.txt",'r',encoding = 'utf-8').read() #當然你要有個英文文件
speech = speech_new.lower().split() #lower（） 把全部大寫變小寫， spltt（）分割字串 預設為空格
# in[70]:
dic = {}
for i in speech:
if i not in dic: #如果字串不在dic字典裡面
dic[i] = 1 #就加上去並附上1值
else:
dic[i] = dic[i] + 1 #有了的話值就加1
# in[68]:
import operator
list = sorted(dic.items(),key = operator.itemgetter(1), reverse=true) #dic items() ,
#key = operator.itemgetter(1)以什麼排序，我們tuple裡面有0還有1，我們輸入1
#reverse=true 大小排序
# in[94]:
from nltk.corpus import stopwords #自然語言處理
stop_words = stopwords.words('english') #取出英文停用詞
# in[103]:
for k,v in list: #把tuple裡面0給k，1給v
if k not in stop_words:
print(k,v)
但是python3自帶有個非常牛逼的東西
# in[108]:from collections import counter #2.6以後才出現的資料結構
c = counter(speech)
# in[111]:
c.most_common(10)
# in[113]:
for sw in stop_words:
del c[sw] #刪除裡面的停用詞
# in[114]:
c.most_common(10)
非常簡單的就統計出來了
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