最近在学习如何用Python进行中文文本的词频分析，感觉收获颇丰，所以想记录下这个过程。🔍📊
首先，我们需要准备一些工具和库。安装jieba分词库是第一步，它能帮助我们更好地处理中文文本。接着，Pandas和Matplotlib也是必不可少的，它们分别用于数据处理和可视化展示。🛠️📚
接下来，选择一段中文文本作为样本。可以从网络上找到一个公开的数据集，也可以自己写几句话来测试。比如我选择了一篇关于AI的文章来做分析。📖💻
然后，使用jieba进行分词，这一步非常关键，因为中文没有空格隔开单词，所以需要借助专业的分词工具。💡🔧
分词完成后，就可以用Pandas来统计每个词语出现的频率了。这一步让我对文本有了更深入的理解。📈📊
最后，利用Matplotlib将词频结果可视化。这样不仅能让结果看起来更加直观，还能方便地分享给别人看。🖼️📈
通过这次实践，我对Python处理中文文本的能力有了更深的认识，也学会了如何从零开始构建一个简单的词频分析项目。希望这些笔记对你有所帮助！🌟👋
Python 中文词频分析 学习笔记