``` from collections import Counter```from collections import Counter word_count = Counter(words)

时间: 2024-09-15 20:07:07 浏览: 58
`collections.Counter` 是 Python 内置的一个容器映射类型,它用于统计序列(如列表、元组或字符串)中各个元素(在这里是 `words` 列表中的单词)出现的次数。通过给定一个可迭代对象,如你提到的 `words`,`Counter` 对象会创建一个字典,其中键是可计数的项目,值则是该项目的计数值。 例如,如果你有一个包含多个单词的列表: ```python words = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana'] word_count = Counter(words) ``` `word_count` 就会是一个字典,内容可能是: ``` {'apple': 2, 'banana': 3, 'orange': 1} ``` 这表示 'apple' 出现了两次,'banana' 出现了三次,'orange' 只出现了一次。`Counter` 类提供了一些方便的方法,如 `.most_common()` 来获取最常见的元素及其频率,以及 `.update()` 来合并两个计数器等。
相关问题

def count_words_in_folder(folder_path): counter = Counter()

这个函数定义了一个名为`count_words_in_folder`的方法,它接受一个参数`folder_path`,表示文件夹路径。其目的是为了统计给定文件夹中所有文本文件(假设是以`.txt`结尾的)内单词的出现频率。函数内部首先创建了一个`Counter`对象`counter`,这是为了后续遍历文件内容并对每个单词进行计数。 方法的主体部分可能会包含以下步骤: 1. 遍历文件夹中的所有文件; 2. 对于每一个.txt文件,读取其内容,并将内容拆分成单词(通常会忽略标点符号和大小写); 3. 使用`Counter`的`update`方法,将每个单词添加到`counter`中,同时更新其出现次数; 4. 最后返回计数后的`counter`对象。 完整代码可能会这样实现: ```python from collections import Counter def count_words_in_folder(folder_path): counter = Counter() for filename in os.listdir(folder_path): # 遍历文件夹 if filename.endswith('.txt'): # 只处理文本文件 with open(os.path.join(folder_path, filename), 'r') as file: text = file.read().lower() # 读取文件内容并转小写 words = text.split() # 拆分单词 counter.update(words) # 更新计数 return counter ```

word_counts = collections.Counter(object_list) word_counts_top = word_counts.most_common(100)如何画出柱状图

你可以使用Python的matplotlib库来画出柱状图。下面是一个简单的示例代码,它可以根据你的需求进行调整: ```python import matplotlib.pyplot as plt import collections # 将单词列表转换为单词计数器 object_list = ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'banana', 'apple'] word_counts = collections.Counter(object_list) # 获取前100个最常见的单词和它们的计数 word_counts_top = word_counts.most_common(100) # 将单词和计数分别存储在两个列表中 words = [item[0] for item in word_counts_top] counts = [item[1] for item in word_counts_top] # 画柱状图 plt.bar(words, counts) # 设置x轴和y轴标签 plt.xlabel('Word') plt.ylabel('Count') # 显示图形 plt.show() ``` 这段代码将会画出一个简单的柱状图,其中x轴代表单词,y轴代表计数。你可以根据你的需求进行调整,例如修改柱状图的颜色、添加标题等等。
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把这段代码import math from collections import defaultdict corpus =["二价 二价 二价 四价 预约", "四价 四价 四价 九价 预约", "九价 九价 九价 九价 预约"] words = [] for sentence in corpus: words.append(sentence.strip().split()) # 进行词频统计 def Counter(words): word_count = [] for sentence in words: word_dict = defaultdict(int) for word in sentence: word_dict[word] += 1 word_count.append(word_dict) return word_count word_count = Counter(words) # 计算TF(word代表被计算的单词,word_dict是被计算单词所在句子分词统计词频后的字典) def tf(word, word_dict): return word_dict[word] / sum(word_dict.values()) # 统计含有该单词的句子数 def count_sentence(word, word_count): return sum([1 for i in word_count if i.get(word)]) # i[word] >= 1 # 计算IDF def idf(word, word_count): return math.log((len(word_count) / (count_sentence(word, word_count) + 1)),10) # 计算TF-IDF def tfidf(word, word_dict, word_count): return tf(word, word_dict) * idf(word, word_count) p = 1 for word_dict in word_count: print("part:{}".format(p)) p += 1 for word, cnt in word_dict.items(): print("word: {} ---- TF-IDF:{}".format(word, tfidf(word, word_dict, word_count))) print("word: {} ---- TF:{}".format(word, tf(word, word_dict))) print("word: {} ---- IDF:{}".format(word, idf(word, word_count))) print("word: {} ---- count_sentence:{}".format(word, count_sentence(word, word_count)))中计算idf的def idf(word, word_count)部分改成自定义输入权重[1,2,3]得到最终的改进后的TF-IDF值,请帮我改进一下代码

在下面这段代码的基础上进行修改import math from collections import defaultdict corpus =["二价 二价 二价 四价 预约", "四价 四价 四价 九价 预约", "九价 九价 九价 九价 预约"] words = [] for sentence in corpus: words.append(sentence.strip().split()) # 进行词频统计 def Counter(words): word_count = [] for sentence in words: word_dict = defaultdict(int) for word in sentence: word_dict[word] += 1 word_count.append(word_dict) return word_count word_count = Counter(words) # 计算TF(word代表被计算的单词,word_dict是被计算单词所在句子分词统计词频后的字典) def tf(word, word_dict): return word_dict[word] / sum(word_dict.values()) # 统计含有该单词的句子数 def count_sentence(word, word_count): return sum([1 for i in word_count if i.get(word)]) # i[word] >= 1 # 计算IDF def idf(word, word_count): return math.log((len(word_count) / (count_sentence(word, word_count) + 1)),10) # 计算TF-IDF def tfidf(word, word_dict, word_count): return tf(word, word_dict) * idf(word, word_count) p = 1 for word_dict in word_count: print("part:{}".format(p)) p += 1 for word, cnt in word_dict.items(): print("word: {} ---- TF-IDF:{}".format(word, tfidf(word, word_dict, word_count))) print("word: {} ---- TF:{}".format(word, tf(word, word_dict))) print("word: {} ---- IDF:{}".format(word, idf(word, word_count))) print("word: {} ---- count_sentence:{}".format(word, count_sentence(word, word_count))),将IDF进行改进,其中自定义热度权重文件weight.txt中我想存入的是每一个文档的热度权重,改进的idf值就是总文档热度权重总和除以包含某词所在的文档的热度权重之和然后再取对数,请写出改进后的python代码

import jieba from collections import Counter def read_dataset(path): labels = [] inputs = [] with open(path, 'r', encoding='utf-8') as file: for i, line in enumerate(file): line = line.strip() sample = line.split('\t') inputs.append(sample[0]) labels.append(sample[1]) return inputs, labels class MyDataset(): def init(self) -> None: self.vocab = {} self.stop_words = [] def set_stopword(self, path='data/scu_stopwords'): with open(path, 'r', encoding='utf-8') as fr: self.stop_words = [line.strip() for line in fr.readline()] def build_vocab(self, inputs, max_size='5000', min_freg=1): cnt = {} # 临时词典存储词频 for data in inputs: data = jieba.lcut(data) for word in data: if word not in cnt: cnt[word] = 1 else: cnt[word] += 1 cnt = sorted([_ for _ in cnt.items() if _[1]>=min_freg and _[0] not in self.stop_words], key=lambda t:t[1], reverse=True) self.vocab[''] = 0 if len(cnt) > max_size: i = 1 for w, _ in cnt: if len(self.vocab)>max_size: break self.vocab[w] = i i += 1 else: i = 1 for w, _ in cnt: self.vocab[w] = i i += 1 def transform(self, inputs, flag = 0): samples = [] iter = 0 for doc in inputs: if iter % 1000 == 0: print('-------%d------' % iter) doc = jieba.cut(doc) if flag==0: wordset = set(doc) # print(wordset) sample = [] for word in self.vocab.keys(): if word in wordset: sample.append(1) else: sample.append(0) elif flag == 1: sample = [0 for i in range(len(self.vocab.items()))] word_count = Counter(doc) for word in word_count.items(): if word[0] in self.vocab.keys(): id = self.vocab[word[0]] sample[id] = word[1] iter +=1 samples.append(sample) return samples def buid_tfidf_vocab(self, inputs, max_size): pass试着调参重构,提升精确率

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