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在 Python 中，你可以使用许多库和工具来进行文本数据分析。以下是一些常用的方法：
- 读取文本数据：使用 Python 的
open()函数来读取文本文件，并将其存储为字符串或列表等数据结构。
with open('data.txt', 'r') as file:
text = file.read()
- 分词：使用分词库（如 NLTK 或 spaCy）将文本拆分为单词或词语。
import nltk
tokens = nltk.word_tokenize(text)
- 清洗数据：去除停用词、标点符号和数字等非关键信息。
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()]
- 统计词频：使用 Python 的
collections库中的Counter类来计算每个单词的出现次数。
from collections import Counter
word_freq = Counter(clean_tokens)
- 可视化：使用可视化库（如 Matplotlib 或 WordCloud）展示词频统计结果。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar(word_freq.keys(), word_freq.values())
plt.show()
这只是文本数据分析的基本步骤和示例。根据具体任务和需求，你可能还需要使用其他技术和库来进行更深入的分析，如 TF-IDF、情感分析、主题建模等。
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正文完
