Python文本分析：大六壬九宗门数据统计

1.结论建议

我从《六壬大全》中的64课体中抽取和九宗门相关的课体，和《大六壬直指》中720课中的课体进行对比统计，我发现排名前四的课体，占了九宗门总频次的81.4%。

这4个九宗门课体及其出现的次数由高到低罗列如下：

这是不是意味着九宗门只学前四个就可以了呢？

答案是否定的。我们只能说，掌握了九宗门中的前四个，就相当于学会了一大半。

九宗门不同于64课经，九宗门中每个方法都应当熟练掌握，但是可以不必平均用力。我们可以先重点掌握前四个，后五个简单了解，不必死磕，用到的时候再强化即可。

九宗门出现的次数由高到低罗列如下：

九宗门的柱状图和饼状图如下：

2.思路方法

大体思路是用python中jieba库，用九宗门中的课体，对《大六壬直指》中的文本中的课体进行分词，然后对课体频率进行统计排序。

需要注意的是，《大六壬直指》中其他部分，比如课义，解曰等地方，也会出现部分课体词语，造成统计结果不准确的问题。

我用正则表达式的方法，提取出《大六壬直指》中只包含课体所在的段落，生成新的文本，然后再用此文本进行后续的文本分析工作。需要指出的是，课体的段落有719个，720课中有一课没有课体。

在进行文本分析过程中，有4个课体，jieba库无法识别。我把这六个课体单独提取出来，进行手工统计，然后把统计结果加到语义库中。

经过这两步操作，我们仍然不能确保统计的结果准确无误。

宗门九课中，有贼克和比用两课，六壬直指课体没有直接出现。我把重审和元首归结为贼克课，把知一、度厄、无禄、绝嗣归类为比用课。

其余的七课，六壬直指课体直接出现，为了避免重复统计，此七课直接在六壬直指课体中搜索。

把九宗门拆分开的原始数据统计结果如下：

在统计的过程中我发现，在六壬直指课体中，一个课体会同时出现多个九宗门，比如涉害和度厄在同一个课体中，却属于涉害和知一两个不同的九宗门。

还存在同一个九宗门课体在一个课体中重复出现，比如：比如知一、度厄都属于比用课，却在同一课体重复出现。

六壬直指的这种课体排列，会导致统计中重复、交错的情况出现。

因此，对于九宗门的统计结果，与实际情况会出现略微差别。但是大体比例以及排序，是没有问题的。

3.实现代码

此代码与上一篇课经统计的差不多：Python文本分析：大六壬课经的学习建议。主要部分是用Python实现的，部分结果由Excel实现，在此放上部分Python代码。

import jiebafill_name = '六壬直指课体.txt'key_name = '九宗门.txt'save_name = '九宗门排序.txt'txt = open(fill_name, encoding="utf-8").read()  need_words = open(key_name, encoding="utf-8").read()  wordslist = need_words.split()words = jieba.lcut(txt)counts = {}   #分词后的词典xx = {'度厄': 22, '蒿矢': 37, '井栏射': 3,'昴星': 16}counts.update(xx)  #增加不能识别的单词results = {}   #所需关键词的词典for word in words:    counts[word] = counts.get(word, 0) + 1lst = []  #不存在的词for i in range(len(wordslist)):    try:        #print(wordslist[i], counts[wordslist[i]])        results[wordslist[i]] = counts[wordslist[i]]    except:            lst.append(wordslist[i])print('不存在的词:', lst)print(results)

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