词频统计是自然语言处理的基本任务，针对一段句子、一篇文章或一组文章，统计文章中每个单词出现的次数，在此基础上发现文章的主题词、热词。
1. 单句的词频统计
思路：首先定义一个空字典my_dict，然后遍历文章（或句子），针对每个单词判断是否在字典my_dict的key中，不存在就将该单词当作my_dict的key，并设置对应的value值为1；若已存在，则将对应的value值+1。
#统计单句中每个单词出现的次数
news = "Xi, also general secretary of the Communist Party of China (CPC) Central Committee and chairman of the Central Military Commission, made the remarks while attending a voluntary tree-planting activity in the Chinese capital's southern district of Daxing."
def couWord(news_list):
##定义计数函数 输入：句子的单词列表 输出：单词-次数 的字典
my_dict = {} #空字典 来保存单词出现的次数
for v in news_list:
if my_dict.get(v):
my_dict[v] += 1
else:
my_dict[v] = 1
return my_dict
print(couWord(news.split ()))
输出
{‘Xi,’: 1, ‘also’: 1, ‘general’: 1, ‘secretary’: 1, ‘of’: 4, ‘the’: 4, ‘Communist’: 1, ‘Party’: 1, ‘China’: 1, ‘(CPC)’: 1, ‘Central’: 2, ‘Committee’: 1, ‘and’: 1, ‘chairman’: 1, ‘Military’: 1, ‘Commission,’: 1, ‘made’: 1, ‘remarks’: 1, ‘while’: 1, ‘attending’: 1, ‘a’: 1, ‘voluntary’: 1, ‘tree-planting’: 1, ‘activity’: 1, ‘in’: 1, ‘Chinese’: 1, “capital’s”: 1, ‘southern’: 1, ‘district’: 1, ‘Daxing.’: 1}
以上通过couWord方法实现了词频的统计，但是存在以下两个问题。
（1）未去除stopword
输出结果中保护’also’、‘and’、’in’等stopword（停止词），停止词语与文章主题关系不大，需要在词频统计等各类处理中将其过滤掉。
（2）未根据出现次数进行排序
根据每个单词出现次数进行排序后，可以直观而有效的发现文章主题词或热词。
改进后的couWord函数如下：
def couWord(news_list,word_list,N):
#输入 文章单词的列表 停止词列表 输出：Top N的单词
my_dict = {} #空字典 来保存单词出现的次数
for v in news_list:
if (v not in word_list): # 判断是否在停止词列表中
if my_dict.get(v):
my_dict[v] += 1
else:
my_dict[v] = 1
topWord = sorted(zip(my_dict.values(),my_dict.keys()),reverse=True)[:N]
return topWord
加载英文停止词列表：
stopPath = r'Data/stopword.txt'
with open(stopPath,encoding = 'utf-8') as file:
word_list = file.read().split() #通过read()返回一个字符串函数，再将其转换成列表
print(couWord(news.split(),word_list,5))
输出
[(2, ‘Central’), (1, ‘voluntary’), (1, ‘tree-planting’), (1, ‘southern’), (1, ‘secretary’)]
2. 文章的词频统计
（1）单篇文章词频统计
通过定义读取文章的函数，对其进行大小写转换等处理，形成输入文章的单词列表。
def readFile(filePath):
#输入： 文件路径 输出：字符串列表
with open(filePath,encoding = 'utf-8') as file:
txt = file.read().lower() #返回一个字符串,都是小写
myTxt = txt.split() #转换成列表
return myTxt
filePath = r'Data/news/1.txt'
new_list = readFile(filePath) #读取文件
print(couWord(new_list,word_list,5))
输出
[(17, ‘rights’), (14, ‘human’), (8, ‘united’), (7, ‘china’), (6, ‘resolution’)]
（2）多篇文章词频统计
需要使用os.listdir方法读取文件夹下的文件列表，然后对文件逐一进行处理。
import os
folderPath = r'Data/news' #文件夹路径
tmpFile = os.listdir(folderPath)
allNews = []
for file in tmpFile: #读取文件
newsfile = folderPath + '//' + file #拼接完整的文件路径 \\ 转义字符
allNews += readFile(newsfile) #把所有的字符串列表拼接到allText中
print(couWord(allNews,word_list,5))
输出
[(465, ‘china’), (323, ‘chinese’), (227, ‘xi’), (196, “china’s”), (134, ‘global’)]
（3）中文文章的处理
对于中文文章的词频统计，首先要使用jieba等分词器对文章进行分词，并且加载中文的停止词列表，再进行词频统计。
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