items.sort(key=lambda x: x[1],reverse = True) for i in range(3) word,counts = items[i]

时间: 2023-12-03 21:36:49 浏览: 75
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计数排序——count_sort

这是一个Python代码片段，首先对一个列表中的元素按照第二个元素进行降序排序。然后使用for循环遍历前三个元素，将每个元素的第一个和第二个值分别赋给变量word和counts。 请注意，代码片段中的冒号和缩进是必须的，确保在实际运行时没有语法错误。另外，可能需要将变量items替换为你要排序的实际列表变量名。
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python3 -sorted函数 对所有可迭代的对象进行排序操作 sorted(corr_list,key=lambda x: -abs(x[0]))

sorted() 函数对所有可迭代的对象进行排序操作。返回重新排序的列表。...sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) 参数说明： iterable – 可迭代对象。 cmp – 比较的函数，这个具有两个
txt

zip()函数所需数据data1.txt

代码sorted(zip(cnts,boundingBoxes),key=lambda b:b[1][0],reverse=False) 中结果数据

txt = input("请输入一段英文：") txt = txt.lower() counts = {} for alpha in txt: counts[alpha] = counts.get(alpha,0) + 1 items = list(counts.items()) items.sort(key = lambda x:x[1],reverse = True) for i in range(26): alpha,count = items[i] print(alpha,count)

3. 遍历输入的英文字符串，对于每个字母，如果在counts字典中已经存在，则将其计数加1，否则将其添加到counts字典中，并将计数初始化为1。 4. 将counts字典中的键值对转换为一个元素为(key, value)的元组...

for word in keepwords: del counts[word] items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) for i in range(58): word, count = items[i] with open("text.txt","w") as g: for a in range(count): g.write("word") 分析这段代码有没有错误，有的话给出改正方案

items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 打开文件并写入单词 with open("text.txt", "a") as g: for i in range(min(len(items), 58)): word, count = items[i] for a in range(count): g.write(word ...

import jieba f =open("红楼梦. txt","r") txt =f. read() f. close() words =jieba. lcut(txt) counts ={} for word in words: if len(word)==1:#排除单个字符的分词结果continue else: counts[word]=counts. get(word,0)+1 items =list(counts. items()) items. sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) for i in range(15): word, count =items[i] print ( "{0:<10}{1:>5}". format(word, count))详细解读这段代码

items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) # 对列表进行排序，按照出现次数从大到小排序 for i in range(15): word, count = items[i] # 取出出现次数最多的前15个词语及其出现次数 print("{0:<10}{1:>5}"....

修改 import jieba import jieba.posseg as pseg path = r'D:/明朝collection.txt' with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() jieba.enable_paddle() words = pseg.cut(text, use_paddle=True) counts = {} for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = counts.get(word, 0) + 1 items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) for i in range(500): word, count = items[i] print("{0:<5}{1:>5}".format(word, count))

import jieba.posseg as pseg path = r'D:/明朝collection.txt' ...items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) for i in range(500): word, count = items[i] print("{0:<5}{1:>5}".format(word, count))

import jieba.posseg as pseg import jieba import paddle path = r'D:/明朝collection.txt' with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() jieba.enable_paddle() words = pseg.cut(text, use_paddle=True) counts = {} for word, flag in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = counts.get(word, 0) + 1 items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) for i in range(500): word, flag,count = items[i] print("{0:<5}{1:>5}".format(word, count)) print(flag)

遍历分词结果words，对于长度为1的词语跳过，对于长度大于1的词语，在counts中累加其出现次数。 然后，将counts转换为列表items，并根据词频进行降序排序。 最后，通过循环打印出现频率最高的500个词语及其出现...

import jieba excludes={"将军","却说","这样","他们","东汉","","然而","自己","这个","没有"} txt=open("C:\python\三国演义.txt","r",encoding='utf-8').read() words=jieba.lcut(txt) counts={} for word in words: if len(word)==1: continue else: counts[word]=counts.get(word,0)+1 items=list(counts.items()) items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) for i in range(15): word,count=items[i] print("{0:<10}{1:>5}".format(word,count))

在代码中，使用了一个字典counts来存储每个词的出现次数，使用了items()方法将字典转化为列表，使用了sort()方法对列表进行排序，最后使用了format()方法进行输出。其中，excludes参数是在分词时指定需要排除的一些...

import jieba txt=open("战争与和平.txt",'r',encoding='utf-8').read() words=jieba.lcut(txt) counts={} for word in words: if len(word)==1: continue elif len(word)==2: continue elif word=="公爵": rword="安德烈" elif word=="小姐": rword="娜塔莎" elif word=="伯爵": rword="皮埃尔" else: rword=word counts[rword]=counts.get(rword,0)+1 items=list(counts.items()) items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) for i in range(10): word,count=items[i] print("{:<10}{:>5}".format(word,count)) import matplotlib.pyplot as plt word=[] count=[] plt.bar(word,count) plt.title('《战争与和平》中出现最多的10个人') plt.xlabel('人名') plt.ylabel('出现次数') plt.show这个代码的错误在哪里怎么改正

items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 取出前 10 个人名及对应的出现次数 for i in range(10): word, count = items[i] print("{:<10}{:>5}".format(word, count)) word.append(word) count.append...

纠错def getText(): txt =input("") txt = txt.lower() for ch in '!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_‘{|}~': txt = txt.replace(ch, " ") return txt hamletTxt = getText() words = hamletTxt.split() counts = {} for word in words: counts[word] = counts.get(word,0) + 1 items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) for i in range(10): word, count = items[i] print ("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))

for ch in '!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_{|}~': txt = txt.replace(ch, " ") return txt 纠错内容包括： 1. 函数名应该小写，不应该大写。 2. 函数缺少返回值，需要添加return语句。 3. 字符串中的单引号...

针对以下python代码的解释以及实验小结：import jieba excludes={"一个","两个","只见","如何","那里","哥哥","说道","这里","出来","众人"} txt = open("水浒传.txt", "r",encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word)==1: continue; else: counts[word] = counts.get(word,0) + 1 for word in excludes: del counts[word] items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) for i in range(10): word, count = items[i] print ("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))

最后将counts字典转换为一个元素为元组的列表items，并按照每个元组的第二个元素（即出现次数）进行降序排序。代码最后输出出现频率排名前十的词语及其出现次数。 实验小结：本代码演示了使用结巴分词库对文本进行...

import jieba import matplotlib.pyplot as plt txt = open("战争与和平.txt", 'r', encoding='utf-8').read() remove={"--------","莫斯科"} words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word) == 1 or len(word) == 2: continue elif word == "公爵": rword = "安德烈" elif word == "小姐": rword = "娜塔莎" elif word == "伯爵": rword = "皮埃尔" else: rword = word counts[rword] = counts.get(rword, 0) + 1 for word in remove: del counts[word] items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) word = [] count = [] for i in range(10): w, c = items[i] word.append(w) count.append(c) l=print("{:5}".format(w, c)) plt.bar(word,count) plt.title('10 person') plt.xlabel('name') plt.ylabel('occurrences') plt.show() 运行这个程序，最后柱形图matplotlib正确显示中文

好的，这是一个Python程序，是用来对《战争与和平》这本书进行词频统计，并且筛选出出现次数最多的前十个人名。同时，还会生成一个柱形图，展示这十个人名出现的次数。为了正确显示中文，需要在代码中添加以下两行：...

import jieba def get_txt(): txt = open(r"E:\TXT\threekingdoms.txt", "r", encoding="utf-8").read() return txt three_txt = get_txt() three_txt = jieba.lcut(three_txt) # print(three_txt) counts = {} for word in three_txt: if len(word) <= 1: continue if word == "诸葛亮" or word == "孔明曰": rword = "孔明" elif word == "关公" or word == "云长": rword = "关羽" elif word == "玄德" or word == "玄德曰": rword = "刘备" elif word == "孟德" or word == "丞相": rword = "曹操" elif word == "周瑜" or word == "都督": rword = "周瑜" else: rword = word counts[rword] = counts.get(rword, 0) + 1 # 统计词频并在字典中创建键值对 # print(counts) items = list(counts.items()) # 将无序的字典类型转换为可排序的列表类型 items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 以元素的第二列进行从大到小排序 # print(items) for i in range(10): word, count = items[i] print("{:<5}:{:>5}".format(word, count)) # 格式化输出排序结果

这段代码首先通过导入jieba模块来分词。然后定义了一个函数get_txt()，该函数用于打开指定路径下的一个以utf-8编码的文本文件，并将文件内容读入到一个变量txt中，最后将txt变量返回。...

import csv import jieba.posseg as pseg import jieba import paddle path = r'D:/明朝collection.txt' with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() jieba.enable_paddle() words = pseg.cut(text, use_paddle=True) counts = {} for word, flag in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = counts.get(word, 0) + 1 items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 将结果写入CSV文件 with open('D:/output.csv', 'w', encoding='utf-8-sig', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['Word', 'Count', 'Flag']) # 写入表头 for i in range(500): word, count = items[i] print("{0:<5}{1:>5}".format(word, count)) words_with_flag = pseg.cut(word, use_paddle=True) for w, f in words_with_flag: print(f) writer.writerow([word, count,flag])

items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 将结果写入CSV文件 with open('D:/output.csv', 'w', encoding='utf-8-sig', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['Word', 'Count', '...

import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt txt = open("longzu.txt", "r", encoding='utf-8').read() #使用jieba分词 words = jieba.lcut(txt) #过滤掉一些无用词汇 stop_words = set(['的','了','是','在','我','你','他','她','我们','他们','她们']) words = [word for word in words if word not in stop_words] wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttc',width=800,height=600,background_color='white').generate(''.join(words)) #显示词云 plt.imshow(wordcloud,interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() #关键词出现次数 counts = {} for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word]=counts.get(word,0)+1 items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) for i in range(15): word,count = items[i] print("{0:<10}{1:>5}".format(word,count))设计思路

1. 读取《龙族》小说的文本文件，并使用jieba分词工具将文本分成一个个词汇。 2. 过滤掉一些常用但无意义的词汇，如“的”、“了”、“是”等等。 3. 使用WordCloud库生成词云图像，并指定字体、大小和背景颜色。 ...

synonyms = open(r"D:\课程资料\大二下\信息分析文件\大作业\图书馆同义词.txt", 'r', encoding='utf-8') synonyms_dict = {} for line in synonyms: line = line.strip().split() for word in line: synonyms_dict[word] = line[0] for i in range(len(words_filtered)): if words_filtered[i] in synonyms_dict: words_filtered[i] = synonyms_dict[words_filtered[i]] words_counts[words_filtered[i]] = words_counts.get(words_filtered[i], 0) + 1 words_list = list(words_counts.items()) words_list.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) ranking = [] for i in range(len(words_list)): ranking.append(words_list[i]) ranking_dict = dict(ranking) print(ranking_dict)解释每一步代码

12. words_list.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)：按照单词出现次数从大到小对列表进行排序。 13. ranking = []：建立一个空列表，用于存储每个单词及其出现次数。 14. for i in range(len(words_...

vowel="aeiouAEIOU" #里面的字母都是元音 with open("sentence.txt","r",encoding="utf-8") as f: #1 以只读取模式读取记事本文件gdpython4.txt（读取文本时不自动把\r\n转换成\n） words_file=words_file.lower() #2 words=words_file.split("") #3句子中单词之间以空格分割，提取单词 words = list(set(words)) dict1={} for word in words: count = 0 for i in word: if a in "aeiou": #4 count+=1 counts[word]=len(a) #5在字典中更新保存元音字母个数 item= list(counts.items()) #6 item.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) #7 对单词中含有元音字母个数进行递减排序 for j in range(3): word,number = item[j] print("{:<17}----{}".format(word,count)) #8 输出时含有元音字母的单词靠左排列，占17位

item.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 7 对单词中含有元音字母个数进行递减排序 for j in range(3): word, number = item[j] if number > 2: # 只输出含有超过2个元音字母的单词 print("{:<17}----{}"....

''' 请在Begin和End中进行程序编写，不允许修改程序结构，不允许删除修改已存在的代码。 当考生目录有中文电子版《红楼梦》小说txt的文件，利用jieba库，编程统计两部小说中人物出场的次数， 并排除"什么","一个","我们","你们","起来","这里","出来","那里","怎么","不是","只见","没有","知道","两个", "一面","如今","自己","说道"18个词，输出人物出场次数的前十名，去掉分词中一个字的。 结果保存在 结果.txt文件中。 ''' import jieba excludes = {"什么","一个","我们","你们","起来","这里","出来","那里","怎么","不是","只见","没有","知道","两个","一面","如今","自己","说道"} fi = open("红楼梦.txt", "r", encoding='gb18030') fo = open("结果.txt","w") txt = fi.read() ######begin##### ######end##### items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) fo.write("人物 出场次数\n") for i in range(10): word, count = items[i] fo.write("{0:<10}{1:>5}\n".format(word, count)) fi.close() fo.close()

items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) fo.write("人物 出场次数\n") for i in range(10): word, count = items[i] fo.write("{0:<10}{1:>5}\n".format(word, count)) ######end##### fi.close() fo....
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