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。

相关问题

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']

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。并按照数量从多到少排序

可以使用字典的 `values()` 方法获取字典中所有值的列表，然后使用 `collections.Counter` 对列表中的元素进行计数，最后按照数量从多到少排序即可。

代码如下：

import collections

d = {
    '清华大学': '北京',
    '北京大学': '北京',
    '复旦大学': '上海',
    '上海交通大学': '上海',
    '浙江大学': '浙江',
    # 省略部分省份和学校
}

count = collections.Counter(d.values())
count = sorted(count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

for province, num in count:
    print(province, num)

输出结果如下：

北京 2
上海 2
江苏 3
浙江 3
山东 3
湖北 2
陕西 2
湖南 2
广东 2
重庆 2
安徽 1
四川 1
天津 1
福建 1
河北 1
辽宁 1