NLTk Ex 2.23.a Строим график по Закону Ципфа для корпуса Брауна

gistfile1.py

import nltk
import matplotlib.pyplot as plt

words = nltk.corpus.brown.words() #выбираем все слова из корпуса

def zipf_law(words):
	freq_dist = nltk.FreqDist(words)#считаем кол-во вхождений
	xaxis = []
	yaxis = []
	
	for offset, word in enumerate(freq_dist.keys()):
            xaxis.append(offset)
            yaxis.append(freq_dist[word])

        #сшиваем два списка
        zipf_dist = (xaxis,yaxis)
        return zipf_dist

zipf_dist = zipf_law(words)
#строим график
plt.plot(zipf_dist[0],zipf_dist[1])
plt.show()

#для большей наглядности лучше сократить кол-во искомых слов до 1000 первых