파이어 폭스의 그래픽 히스토그램으로 단어 빈도 변환

Question

이것이 바로 파벨 아노 소프 덕분입니다. 별표로 출력 된 단어 빈도를 변환하려고합니다.

import sys 
import operator 
from collections import Counter 
def candidateWord(): 


    with open("sample.txt", 'r') as f: 
     text = f.read() 
    words = [w.strip('!,.?1234567890-=@#$%^&*()_+')for w in text.lower().split()] 
      #word_count[words] = word_count.get(words,0) + 1 
    counter = Counter(words) 

    print("\n".join("{} {}".format(*p) for p in counter.most_common())) 

candidateWord() 

이것은 출력물로 지금 가지고 있습니다.

how 3 

i 2 

am 2 

are 2 

you 2 

good 1 

hbjkdfd 1 

나는 시도하고 사용이 가장 빈번한 단어하고자하는 공식은 M 시간을 발생하고 현재 단어는 N 시간, 인쇄 별표의 수는 발생

는

(50 * N)/M 

Answer 1

나는 놓을 게요을 왼쪽에 별표 단어 정합 방지하려면

... 
counter = Counter(words) 
max_freq = counter.most_common()[0][1] 
for word, freq in sorted(counter.most_common(), key=lambda p: (-p[1], p[0])): 
    number_of_asterisks = (50 * freq) // max_freq  # (50 * N)/M 
    asterisks = '*' * number_of_asterisks  # the (50*N)/M asterisks 
    print('{:>50} {}'.format(asterisks, word)) 

:>50 형식 문자열은 「50 자 공백 좌 패드 "를 의미한다. 우리 counter.most_common() 위에 루핑되는 첫 번째 쌍의 제 요소, 그래서 최대 주파수

는 제 1 주파수를 내림차순으로 정렬하는 경우

• counter.most_common
  주파수
• counter.most_common()[0][1]으로 정렬 (워드, 주파수) 쌍의리스트를 반환 다음 단어
• number_of_asterisks은 수식에 의해 계산됩니다. 정수 결과를 얻으려면 정수 구분 //을 사용합니다.
• 우리는 별표 (*)를 number_of_asterisks 번 반복하고 우리는 asterisks 및 word를 인쇄 asterisks
• 에 결과를 저장합니다. 별표는 50 자 길이의 열에서 오른쪽 정렬됩니다.

Answer 2

코드 :

import sys 
import operator 
from collections import Counter 
def candidateWord(): 
    with open("sample.txt", 'r') as f: 
     text = f.read() 
    words = [w.strip('!,.?1234567890-=@#$%^&*()_+')for w in text.lower().split()] 
      #word_count[words] = word_count.get(words,0) + 1 
    counter = Counter(words) 

    # I added the code below... 
    columns = 80 
    n_occurrences = 10 
    to_plot = counter.most_common(n_occurrences) 
    labels, values = zip(*to_plot) 
    label_width = max(map(len, labels)) 
    data_width = columns - label_width - 1 
    plot_format = '{:%d}|{:%d}' % (label_width, data_width) 
    max_value = float(max(values)) 
    for i in range(len(labels)): 
    v = int(values[i]/max_value*data_width) 
    print(plot_format.format(labels[i], '*'*v)) 

candidateWord() 

출력 :

the |*************************************************************************** 
and |**********************************************        
of |******************************************         
to |***************************             
a |************************             
in |********************              
that|******************               
i |****************               
was |*************                
it |**********