统计英语六级中的高频单词

太过爱你忘了你带给我的痛 2024-02-18 09:10 59阅读 0赞

## 统计英语六级中的高频单词 ##

### 思路 ###

*  1，数据集收集——从历年真题中获取六级文章（代码中的1.txt，10套真题的内容）
 *  2，数据清洗——我这里清洗的比较简单（就简单全部转小写，去除标点符号）
 *  3，数据获取——统计各个单词个数
 *  4，去除非期望数据——就是去除in,of这些比较简单常见的词汇

### 代码实现 ###

import collections
    
    # 读取数据
    file = open("C:/Users/64012/Desktop/六级/1.txt", "r",encoding="utf-8")
    content = file.read()
    file.close()
    # 1.对s进行预处理，包括全部转为小写、去除标点符号；
    content = content.lower()
    content = content.translate(str.maketrans("","",string.punctuation))
    context_list = content.split()
    
    #统计各个单词个数
    counter = collections.Counter(context_list)
    # 去除键为数字的键值对
    counter = {word: count for word, count in counter.items() if not word.isdigit()}
    # 去除一些常间词 like of in the
    filtered_counter = {word: count for word, count in counter.items() if count <= 40 and count>=5}
    
    # #输出进控制台
    # keys = list(filtered_counter.keys())
    # num_words = len(keys)
    # num_columns = 6
    # num_rows = -(-num_words // num_columns)  # 计算行数，向上取整
    #
    # max_word_length = max(len(word) for word in keys)  # 找到最长的单词长度
    #
    # for i in range(num_rows):
    #     row = [keys[i + num_rows*j].ljust(max_word_length) for j in range(num_columns) if i + num_rows*j < num_words]
    #     print(' '.join(row))
    
    # 输出进文档
    keys = list(filtered_counter.keys())
    num_words = len(keys)
    num_columns = 6
    num_rows = -(-num_words // num_columns)  # 计算行数，向上取整*
    
    max_word_length = max(len(word) for word in keys)  # 找到最长的单词长度
    
    with open("C:/Users/64012/Desktop/六级/output.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
        for i in range(num_rows):
            row = [keys[i + num_rows*j].ljust(max_word_length) for j in range(num_columns) if i + num_rows*j < num_words]
            file.write(' '.join(row) + "\n")

### 运行结果 ###

我统计的是频率为5~40之间的（因为大于40的大部分是of，in，之类的词），可见结果中还是统计到了一些非期望字符（’f‘,‘h’……）,主要原因还是数据集较差。但总体还是统计出了六级高频词汇。  
![在这里插入图片描述][a8639a758f314f268bab94ea0f813f88.png]

### 总结 ###

*  1，进行本次研究主要是因为学校python课程有类似的实验，刚好本人也在准备六级。正好可以玩一下
 *  2，意识到了数据收集，数据清洗的重要性。

[a8639a758f314f268bab94ea0f813f88.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/18/1a6a58d9e1a443f9a43d1b095f6d3fd5.png