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 如下所示：

d = {'北京': ['清华大学', '北京大学'],
     '上海': ['复旦大学', '上海交通大学'],
     '江苏': ['南京大学', '东南大学', '中国矿业大学'],
     '浙江': ['浙江大学', '杭州电子科技大学'],
     '广东': ['中山大学', '华南理工大学']}

则可以编写如下代码进行统计：

# 初始化一个空字典，用于存储各省份学校数量
count = {}

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

# 输出统计结果
for province, num in count.items():
    print(province, num)

运行结果如下：

北京 2
上海 2
江苏 3
浙江 2
广东 2

可以看到，输出了各省份学校的数量。

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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，完善 Python 代码，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这个需求，具体代码如下：

d = {'北京': ['北京大学', '清华大学'], '上海': ['复旦大学', '上海交通大学'], '江苏': ['南京大学', '东南大学', '中国科技大学'], '浙江': ['浙江大学', '中国美术学院', '浙江工业大学'], '安徽': ['中国科学技术大学', '安徽大学'], '广东': ['中山大学', '华南理工大学', '暨南大学'], '湖南': ['中南大学', '湖南大学'], '湖北': ['华中科技大学', '武汉大学'], '四川': ['四川大学', '电子科技大学'], '陕西': ['西安交通大学', '西北工业大学'], '山东': ['山东大学', '中国海洋大学'], '辽宁': ['大连理工大学', '东北大学'], '天津': ['南开大学', '天津大学'], '重庆': ['重庆大学', '西南大学'], '河北': ['河北工业大学', '河北师范大学'], '河南': ['郑州大学', '河南大学'], '福建': ['厦门大学', '福州大学'], '山西': ['山西大学', '太原理工大学'], '江西': ['南昌大学', '江西理工大学'], '黑龙江': ['哈尔滨工业大学', '东北农业大学'], '云南': ['云南大学', '昆明理工大学'], '贵州': ['贵州大学', '贵州师范大学'], '吉林': ['吉林大学', '长春理工大学'], '甘肃': ['兰州大学', '兰州交通大学'], '青海': ['青海大学', '青海师范大学'], '宁夏': ['宁夏大学', '宁夏医科大学'], '新疆': ['新疆大学', '石河子大学'], '海南': ['海南大学', '海南师范大学'], '西藏': ['西藏大学']}

# 初始化一个字典，用于统计各省份学校数量
count = {}

# 遍历字典 d 中的每个省份及其对应的学校列表
for province, schools in d.items():
    # 统计每个省份的学校数量
    count[province] = len(schools)

# 输出统计结果
print(count)

输出结果为：

{'北京': 2, '上海': 2, '江苏': 3, '浙江': 3, '安徽': 2, '广东': 3, '湖南': 2, '湖北': 2, '四川': 2, '陕西': 2, '山东': 2, '辽宁': 2, '天津': 2, '重庆': 2, '河北': 2, '河南': 2, '福建': 2, '山西': 2, '江西': 2, '黑龙江': 2, '云南': 2, '贵州': 2, '吉林': 2, '甘肃': 2, '青海': 2, '宁夏': 2, '新疆': 2, '海南': 2, '西藏': 1}

从结果可以看出，各省份的学校数量已经被成功统计出来了。