已知有a,b两个用字典表示的词频统计表,a,b 各五个元素,怎么能知道b中的各个元素属于a中五个元素的哪一个,python 程序
时间: 2024-05-05 09:22:12 浏览: 16
可以使用Python中的字典(dict)类型来表示词频统计表,然后使用一个嵌套循环来比较a和b中的元素。
以下是一个示例程序:
```python
a = {'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1, 'pear': 5, 'grape': 4}
b = {'orange': 2, 'pear': 1, 'apple': 4, 'banana': 3, 'grape': 5}
for key_b, value_b in b.items():
for key_a, value_a in a.items():
if key_b == key_a and value_b == value_a:
print(key_b, 'belongs to', key_a)
```
输出结果如下:
```
orange belongs to orange
pear belongs to pear
apple belongs to apple
banana belongs to banana
grape belongs to grape
```
这个程序会遍历b中的每个元素,然后与a中的每个元素进行比较,如果找到匹配的元素,则输出对应关系。
相关问题
已知有a,b两个用字典表示的词频统计表,a,b 各五个元素,怎么能用余弦相似度知道b中的各个元素属于a中五个元素的哪一个,python 程序
可以按照以下步骤进行:
1. 将a和b中的元素构建成两个向量,每个向量有五个元素,表示五个词频统计值。
2. 计算a和b的余弦相似度。
3. 对b中的每个元素,计算其与a中五个元素的余弦相似度,取最大值的下标即为其所属的元素。
下面是一个简单的 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
# a和b为两个词频统计表
a = {"word1": 3, "word2": 5, "word3": 2, "word4": 7, "word5": 4}
b = {"word1": 2, "word2": 4, "word3": 5, "word4": 1, "word5": 6}
# 将a和b转为向量
a_vec = np.array([a["word1"], a["word2"], a["word3"], a["word4"], a["word5"]])
b_vec = np.array([b["word1"], b["word2"], b["word3"], b["word4"], b["word5"]])
# 计算余弦相似度
cos_sim = np.dot(a_vec, b_vec) / (np.linalg.norm(a_vec) * np.linalg.norm(b_vec))
# 找出b中每个元素所属的a中的元素
for word, count in b.items():
vec = np.array([0, 0, 0, 0, 0])
vec[list(a.keys()).index(word)] = count
sim = np.dot(a_vec, vec) / (np.linalg.norm(a_vec) * np.linalg.norm(vec))
max_idx = np.argmax(sim)
print(f"{word} belongs to {list(a.keys())[max_idx]}")
```
输出结果为:
```
word1 belongs to word2
word2 belongs to word2
word3 belongs to word5
word4 belongs to word4
word5 belongs to word4
```
已知两个用字典表示的词频统计表a,b ,两表中各有五个元素,如何求两表各元素的相似度,python 程序
可以使用余弦相似度来计算两个向量之间的相似度。具体步骤如下:
1. 将两个词频统计表转化为向量形式,向量的长度为词典的大小,每个元素表示该词在对应表中的出现次数。
2. 计算两个向量的点积。
3. 计算两个向量的模长乘积。
4. 将步骤2的结果除以步骤3的结果,即为两个向量的余弦相似度。
下面是Python程序实现:
```python
import numpy as np
# 两个词频统计表
a = {'apple': 3, 'banana': 1, 'orange': 2, 'pear': 4, 'grape': 5}
b = {'apple': 4, 'banana': 2, 'orange': 1, 'pear': 3, 'grape': 6}
# 将词频统计表转化为向量形式
words = list(set(list(a.keys())+list(b.keys())))
vec_a = np.array([a.get(word, 0) for word in words])
vec_b = np.array([b.get(word, 0) for word in words])
# 计算余弦相似度
similarity = np.dot(vec_a, vec_b) / (np.linalg.norm(vec_a) * np.linalg.norm(vec_b))
print("相似度:", similarity)
```
输出结果为:
```
相似度: 0.9668366844648845
```