Python是一種高級編程語言，其強大的文本處理功能使得它在自然語言處理領(lǐng)域中備受青睞。本文將介紹如何使用Python進行詞頻分析。

import re
from collections import Counter
#讀取文本文件
with open("example.txt", "r") as f:
text = f.read()
#去除標點符號和數(shù)字
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
text = re.sub(r'\d+', '', text)
#將文本分詞
words = text.lower().split()
#計算詞頻
word_counts = Counter(words)
#輸出前十個出現(xiàn)頻率最高的單詞
for word, count in word_counts.most_common(10):
print(f"{word}: {count}")

以上代碼首先通過open函數(shù)讀取文本文件，并使用正則表達式將其中的標點符號和數(shù)字去除。然后使用split()函數(shù)將文本分為單詞，并且使用lower()函數(shù)將所有單詞轉(zhuǎn)換為小寫。最后使用Counter類進行詞頻統(tǒng)計，并輸出出現(xiàn)頻率最高的前十個單詞。

通過Python的詞頻分析，我們可以對文本進行更深入的了解，從而對其進行更有針對性的處理。