def statistics(astr):astr.replace("\n", "")slist = list(astr.split("\t"))alist = [][alist.append(i) for i in slist if i not in alist]alist[-1] = alist[-1].replace("\n", "")return ...
3、中文字符匹配过滤正则表达式为ur'[\u4e00-\u9fa5]+',使用findall找到所有的中文字符存入分组 4、KEY,Value值可以使用dict存储,排序后可以使用list存储 5、字符串处理使用split分割,然后使用index截取字符串,判断哪些是...
1、首先,定义一个变量,保存要统计的英文文章。2、接着,定义两个数组,保存文章中的单词,以及各单词的词频。3、从文章中分割出所有的单词,保存在数组中。4、然后,计算文章中单词的总数,保存在变量中。5、用for循环...
= '\r\n': c[x] += 1 print('常用词频度统计结果') for (k,v) in c.most_common(100): print('%s%s %s %d' % (' '*(5-len(k)), k, '*'*int(v/3), v)) if __name__ =...
import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizer 为避免出问题,文件名使用全路径 data = pd.read_csv('XXX.csv')trainheadlines = []for row in range(0, len(data...
/usr/bin/env python3#-*- coding:utf-8 -*-import os,random#假设要读取文件名为aa,位于当前路径filename='aa.txt'dirname=os.getcwd()f_n=os.path.join(dirname,filename)#注释掉的程序段,用于测试脚本,它...
L=[item,number_list.index(item),number_list.count(item)] print(L) #单词 首次出现的位置 词频 with open('Q1.txt','a') as F: F.writelines(str(L))
count = 0for key,value in dic.items( ): if value > 14: count += 1print count
1、首先打开电脑找到属性。2、其次点击左侧“高级系统设置”,选择“高级”点击“环境变量”。3、最后点击“新建”,将python安装进去就找到了。
import refrom collections import Counterfrom matplotlib.pyplot import pie,showf = 't.txt'c = Counter(re.findall(r'(\w{3,})',open(f).read().lower())).most_common(20)pie([i[1] for i in c],...