恢复所有词语的词频对于数据分析和文本处理来说是一项重要任务。在某些情况下，我们可能需要对一段文本中的词语进行计数，并按照出现次数对它们进行排序。这可以帮助我们发现某个主题或关键词在文本中的重要性。
要恢复所有词语的词频，首先需要将文本拆分为单个的词语或单词。可以使用空格、标点符号或其他特定的分隔符来实现文本的拆分。然后，统计每个词语的出现次数。这可以通过迭代文本中的所有词语，并使用一个字典或哈希表来保存每个词语的出现次数来完成。
以下是一个简单的python示例代码，演示了如何恢复词语的词频：
```python
defrestore_word_freq(text):
word_freq{}
wordstext.split()
forwordinwords:
ifwordinword_freq:
word_freq[word]1
else:
word_freq[word]1
returnword_freq
text"thisisasampletext.itcontainssomewordsthatwewanttorestorewordfrequencyfor."
word_freqrestore_word_freq(text)
sorted_word_freqsorted(word_(),keylambdax:x[1],reversetrue)
forword,freqinsorted_word_freq:
print(f"word:{word},frequency:{freq}")
```
在上面的示例中，我们首先定义了一个名为`restore_word_freq`的函数，它接受一个文本作为输入，并返回一个字典，其中包含每个词语及其出现次数。然后，我们将文本分割成单词，并使用一个循环来统计每个词语的出现次数。最后，我们对字典中的词语按照出现次数进行排序，并打印出结果。
通过这种方法，我们可以恢复所有词语的词频，并根据出现次数进行排序。这可以帮助我们更好地理解文本中的关键词和主题。你也可以根据自己的需求，对代码进行修改和优化。
