1.字典 d 中存储了我国 42 所双一流高校及所在省份的对应关系，请以这个列表为数据变量，编写代码统计各省份学校的数量。别且列出其中的省份对应的学校

可以使用 Python 的字典和循环来实现统计各省份学校数量的功能，代码如下：

d = {
    '北京市': ['清华大学', '北京大学'],
    '上海市': ['复旦大学', '上海交通大学'],
    '江苏省': ['南京大学', '东南大学'],
    '浙江省': ['浙江大学', '杭州电子科技大学']
    # 其他省份省略
}

province_count = {}  # 记录各省份学校数量的字典

for province, schools in d.items():
    count = len(schools)  # 统计当前省份的学校数量
    province_count[province] = count  # 将结果保存到字典中

# 输出各省份学校数量
for province, count in province_count.items():
    print(province + ': ' + str(count))

# 输出指定省份对应的学校
print(d['北京市'])  # ['清华大学', '北京大学']

运行结果如下：

北京市: 2
上海市: 2
江苏省: 2
浙江省: 2
['清华大学', '北京大学']

相关问题

字典d中存储了我国42所双一流高校及所在省份的对应关系，请以这个列表为数据变量，统计各省份学校的数量

可以使用Python中的字典和循环来实现统计各省份学校的数量，代码如下：

d = {
    '北京市': ['清华大学', '北京大学'],
    '上海市': ['复旦大学', '上海交通大学'],
    '江苏省': ['南京大学', '东南大学', '中国科技大学'],
    '浙江省': ['浙江大学', '中国美术学院'],
    '广东省': ['中山大学', '华南理工大学', '暨南大学'],
    '山东省': ['山东大学', '中国海洋大学', '中国石油大学'],
    '湖北省': ['华中科技大学', '武汉大学'],
    '四川省': ['四川大学', '电子科技大学', '西南交通大学'],
    '陕西省': ['西安交通大学', '西北工业大学'],
    '湖南省': ['中南大学', '湖南大学'],
    '河南省': ['郑州大学', '河南大学'],
    '黑龙江省': ['哈尔滨工业大学', '东北林业大学'],
    '辽宁省': ['大连理工大学', '东北大学'],
    '福建省': ['厦门大学', '福州大学'],
    '江西省': ['南昌大学', '华东交通大学'],
    '山西省': ['太原理工大学', '山西大学'],
    '安徽省': ['中国科学技术大学', '合肥工业大学'],
    '重庆市': ['重庆大学', '西南大学'],
    '吉林省': ['吉林大学', '东北师范大学'],
    '天津市': ['南开大学', '天津大学'],
    '云南省': ['云南大学', '昆明理工大学'],
    '海南省': ['海南大学'],
    '青海省': ['青海大学'],
    '甘肃省': ['兰州大学', '西北师范大学'],
    '贵州省': ['贵州大学', '贵州师范大学'],
    '新疆维吾尔自治区': ['新疆大学', '石河子大学'],
    '宁夏回族自治区': ['宁夏大学'],
    '内蒙古自治区': ['内蒙古大学', '内蒙古工业大学', '内蒙古师范大学'],
    '西藏自治区': ['西藏大学'],
    '香港特别行政区': ['香港中文大学', '香港科技大学'],
    '澳门特别行政区': ['澳门大学'],
    '台湾省': ['国立台湾大学', '国立清华大学']
}

# 创建一个空字典用于统计各省份学校数量
province_count = {}

# 遍历字典，统计各省份学校数量
for province, universities in d.items():
    province_count[province] = len(universities)

# 输出结果
print(province_count)

输出结果如下：

{'北京市': 2, '上海市': 2, '江苏省': 3, '浙江省': 2, '广东省': 3, '山东省': 3, '湖北省': 2, '四川省': 3, '陕西省': 2, '湖南省': 2, '河南省': 2, '黑龙江省': 2, '辽宁省': 2, '福建省': 2, '江西省': 2, '山西省': 2, '安徽省': 2, '重庆市': 2, '吉林省': 2, '天津市': 2, '云南省': 2, '海南省': 1, '青海省': 1, '甘肃省': 2, '贵州省': 2, '新疆维吾尔自治区': 2, '宁夏回族自治区': 1, '内蒙古自治区': 3, '西藏自治区': 1, '香港特别行政区': 2, '澳门特别行政区': 1, '台湾省': 2}

可以看到，统计结果已经成功地保存在了`province_count`字典中，并输出了各省份学校的数量。

字典 d 中存储了我国 42 所双一流高校及所在省份的对应关系,请以这个列表为数据变量,编写代码统计各省份学校的数量。实验步骤

假设字典d的格式如下所示：

d = {'北京市': ['清华大学', '北京大学'], '上海市': ['复旦大学', '上海交通大学'], ...}

可以使用 Python 的 `collections` 模块中的 `Counter` 类来统计各省份学校的数量。具体步骤如下：

1. 导入 `collections` 模块

import collections

2. 将字典转化为列表

lst = []
for province in d:
    lst.extend(d[province])

3. 使用 `Counter` 统计每个学校出现的次数

school_count = collections.Counter(lst)

4. 统计各省份学校的数量

province_count = collections.defaultdict(int)
for province in d:
    for school in d[province]:
        province_count[province] += school_count[school]

完整代码如下：

import collections

d = {'北京市': ['清华大学', '北京大学'], '上海市': ['复旦大学', '上海交通大学']}

lst = []
for province in d:
    lst.extend(d[province])

school_count = collections.Counter(lst)

province_count = collections.defaultdict(int)
for province in d:
    for school in d[province]:
        province_count[province] += school_count[school]

print(province_count)

输出结果为：

defaultdict(<class 'int'>, {'北京市': 2, '上海市': 2})

表示北京市和上海市各有2所双一流高校。