categories = ['文学', '教育', '计算机', '医学', '体育'] doc_dict = {} for category in categories: doc_dict[category] = [] files = os.listdir(category) for file in files: with open(os.path.join(category, file), 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() doc_dict[category].append(text)

这段代码的作用是将指定目录下的文本文件按照类别分别读取到一个字典中。字典的键为类别名，值为该类别下所有文本文件的内容组成的列表。

具体来说，代码首先定义了一个包含类别名称的列表 categories，然后定义一个空字典 doc_dict。接下来，代码通过遍历 categories 中的每个类别，对每个类别都进行如下操作：

1. 在 doc_dict 中添加一个新的键值对，键为当前类别名，值为一个空列表；
2. 获取当前类别下的所有文件名，并遍历这些文件；
3. 对于每个文件，使用 with open() as f 语句打开并读取文件内容，将其存入一个字符串变量 text 中；
4. 将 text 添加到当前类别的值列表中。

最终，doc_dict 中的每个键值对都包含了一个类别的所有文本文件内容。

相关问题

代码简化： max_dict = {} for d in unique_list: time_tag = d['time_tag'] update_time = int(d['update_time']) if time_tag not in max_dict or max_dict[time_tag] < update_time: max_dict[time_tag] = update_time # 对time_tag去重 unique_time_tag = set(max_dict.keys()) # 存储最终结果 result = [] for time_tag in unique_time_tag: max_update_time = max_dict[time_tag] for d in unique_list: if d['time_tag'] == time_tag and int(d['update_time']) == max_update_time: result.append(d) break

这段代码可以简化为：

max_dict = {}
result = []

for d in unique_list:
    time_tag = d['time_tag']
    update_time = int(d['update_time'])
    if time_tag not in max_dict or max_dict[time_tag] < update_time:
        max_dict[time_tag] = update_time

for time_tag, max_update_time in max_dict.items():
    for d in unique_list:
        if d['time_tag'] == time_tag and int(d['update_time']) == max_update_time:
            result.append(d)
            break

首先，我们可以省去对 `unique_time_tag` 的创建，直接使用 `max_dict.keys()` 即可。接着，我们可以将最终结果的初始化放在一开始，因为最终结果的内容是在内层循环中确定的。最后，我们可以使用 `items()` 方法来同时迭代字典的键和值，进一步简化代码。

def get_dict_from_singal(): singal_dict = {} singal_dict['A'] = (0, 0.1) singal_dict['B'] = (0.1, 0.5) singal_dict['C'] = (0.5, 0.7) singal_dict['D'] = (0.7, 1) return singal_dict修改为从文件读入字符，按出现的概率，在0-1区间划分

可以按照以下步骤实现：

1. 从文件读入字符，并统计每个字符出现的次数，计算出每个字符出现的概率。
2. 对概率进行排序，按照概率从小到大为每个字符划分区间。
3. 将每个字符和对应的区间存入字典中，并返回该字典。

下面是代码实现：

def get_dict_from_file(filename):
    # 统计每个字符出现的次数
    char_count = {}
    with open(filename, 'r') as f:
        data = f.read()
        for char in data:
            if char not in char_count:
                char_count[char] = 1
            else:
                char_count[char] += 1
    
    # 计算每个字符出现的概率
    total_count = sum(char_count.values())
    char_prob = {}
    for char in char_count:
        char_prob[char] = char_count[char] / total_count
    
    # 按照概率从小到大排序，并划分区间
    sorted_char_prob = sorted(char_prob.items(), key=lambda x: x[1])
    singal_dict = {}
    start, end = 0, 0
    for i in range(len(sorted_char_prob)):
        char, prob = sorted_char_prob[i]
        end = start + prob
        singal_dict[char] = (start, end)
        start = end
    
    return singal_dict

其中，filename 是存储字符的文件名。函数返回一个字典，字典的 key 是字符，value 是该字符对应的区间。