生成以下英文句子中的单词表并统计各个单词出现的词频
时间: 2024-05-23 10:09:20 浏览: 11
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利用python统计英语6级试题(第3次实验中提供的artical.txt)中所有单词的词频,并将统计的单词按照出现频次从高到底的顺序存储至Excel文件words.xlsx(或words.xls)的Sheet1工作表中。
以下是实现该功能的Python代码:
```python
import openpyxl
from collections import Counter
# 读取文章内容
with open('artical.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
# 去除标点符号和换行符
content = content.replace('\n', ' ')
for ch in '!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~':
content = content.replace(ch, '')
# 将文章中的单词按照出现频次从高到低排序
words = content.split()
word_count = Counter(words)
sorted_words = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 将排序后的单词存储至Excel文件
wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active
ws.title = 'Sheet1'
ws['A1'] = '单词'
ws['B1'] = '词频'
for i, (word, count) in enumerate(sorted_words):
ws.cell(row=i+2, column=1, value=word)
ws.cell(row=i+2, column=2, value=count)
wb.save('words.xlsx')
```
运行该代码后,会在当前目录下生成一个名为`words.xlsx`的Excel文件,并在其中的`Sheet1`工作表中存储排序后的单词及其词频。
idea实现mapreduce词频统计
MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型,它可以将大数据集拆分成许多小块进行分布式处理,然后将结果进行合并。实现MapReduce词频统计可以通过以下步骤来完成:
1. 首先,将数据集划分为多个小块,每个小块被称为一个分片。然后,将每个分片传给多个Mapper进行并行处理。Mapper的任务是将输入的分片按行读取,并将每个行中的单词进行拆分,然后为每个单词生成一个键值对,其中键是单词本身,值设为1。
2. Mapper完成后,将生成的键值对传递给Reducer。Reducer的任务是对相同键的多个值进行合并和计数,然后输出结果。Reducer会接收到多个Mapper产生的键值对,首先对键值对按键进行排序,然后对相同键的多个值进行合并,并计算出该键出现的总次数。
3. 最后,将每个键和对应的计数结果作为输出,得到最终的词频统计结果。
为了实现这个过程,可以使用编程语言如Java来编写Map和Reduce函数。在Map函数中,可以使用字符串的分割函数将行拆分为单词,并为每个单词生成一个键值对。在Reduce函数中,可以使用哈希表来合并相同键的值,并计算出总的出现次数。最后,将结果写入输出文件中。
为了实现分布式计算,可以使用分布式计算框架如Hadoop来管理MapReduce任务的调度和运行。Hadoop可以将输入数据切分为多个分片,并将它们分配给集群中的不同节点进行并行处理。同时,Hadoop还能够自动处理节点故障和数据丢失的情况,保证计算的可靠性和高可用性。
通过以上步骤和工具的组合,就可以实现MapReduce词频统计。这种方法可以有效地处理大规模数据集,并获得准确的词频统计结果。同时,由于分布式计算的优势,可以并行处理多个分片,大大提高计算效率。