《Python自然語言處理》P184

# -*- coding: utf-8 -*- import nltk colors='rgbcmyk' def bar_chart(categories,words,counts):"Plot a bar chart showing counts for each word by category"import pylabind=pylab.arange(len(words))#這里的words其實指的是情態(tài)動詞的個數(shù)，對于本測試案例而言，ind=[0,1,2,3,4,5]print ("ind=",ind)width=1/(len(categories)+1)bar_groups=[]for c in range(len(categories)):print("typeof(c):",type(c))print("ind+c*width=",ind+c*width)#每個循環(huán)只畫一個文章種類中，各個情感動詞的頻次對應(yīng)的直方#ind+c*width表示當前情感動詞在x軸上的具體位置bars=pylab.bar(ind+c*width,counts[categories[c]],width,color=colors[c%len(colors)])#counts[categories[c]]代表直方的高度bar_groups.append(bars)pylab.xticks(ind+width,words)#把坐標橫軸從原本的[0,1,2,3,4,5]轉(zhuǎn)化為顯示成具體的英文單詞pylab.legend([b[0]for b in bar_groups],categories,loc='upper left')#繪制直方圖左上方的標簽，告訴讀者，什么顏色對應(yīng)哪一類文本pylab.ylabel('Frequency')pylab.title('Frequency fo Six Modal Verbs by Genre')pylab.show()if __name__=='__main__':genres=['news','religion','hobbies','government','adventure']#表示文章屬于哪個類別modals=['can','could','may','might','must','will']#表示需要統(tǒng)計的情態(tài)動詞cfdist=nltk.ConditionalFreqDist((genre,word)for genre in genres for word in nltk.corpus.brown.words(categories=genre)if word in modals)#在word屬于modals列表的情況下#cfdist是個二維數(shù)組:cfdist[類別][情感動詞]#上面語句中的意思是，調(diào)用ConditionalFreqDist對nltk中的指定類別(genre）的語料進行word頻次統(tǒng)計print("cfdist=",cfdist)counts={}for genre in genres: counts[genre]=[cfdist[genre][word] for word in modals] for genre in genres:for word in modals:print("cfdist[genre][word]=",cfdist[genre][word])#這個雙重for循環(huán)# 是在模仿上面的那個循環(huán)，cfdist[genre][word]表示，genre類別中，word這個詞語粗線的頻率(也就是次數(shù))bar_chart(genres,modals,counts)

必須python3.x下運行，不能python2.x運行

輸出結(jié)果

總結(jié)

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