f.write(f'{word} {count}\n') print(f"{word} {count}")为什么（）里有f

在Python中，`f-string`是一种格式化字符串的方式，它可以在字符串中嵌入表达式。在一个字符串前面加上 `f`，就可以将这个字符串标记为一个 `f-string`。在 `f-string` 中，可以使用花括号 `{}` 来引用变量或表达式，也可以在花括号中使用格式化字符串。

在这个例子中，`f'{word} {count}\n'` 是一个 `f-string`，其中的花括号 `{}` 中的 `word` 和 `count` 是变量，表示当前单词和它出现的次数，`\n` 是一个转义字符，表示换行。这个 `f-string` 将当前单词和它出现的次数以及一个换行符组合成一个字符串，然后写入到文件中。

同样，`print(f"{word} {count}")`也是一个 `f-string`，它将当前单词和它出现的次数以空格分隔组合成一个字符串，然后输出到控制台上。

相关问题

for word, count in sorted_words: f.write(f'{word} {count}\n') print(f"{word} {count}")详细解释

这段代码的作用是将一个字典中的单词按照出现次数从高到低排序，并将排序后的结果输出到文件中并在控制台上打印出来。

具体的解释如下：

1. `sorted_words`是一个列表，其中元素是元组，每个元组包含一个单词和它出现的次数。这个列表是通过对原始字典进行排序得到的。
2. `for word, count in sorted_words:` 是一个循环语句，在遍历`sorted_words`时，每次迭代都会将元组的第一个值赋给`word`变量，将元组的第二个值赋给`count`变量。
3. `f.write(f'{word} {count}\n')`将当前单词和它出现的次数写入文件。`f.write`是Python内置的文件写入函数。`{word} {count}\n`是一个格式化字符串，将当前单词和它出现的次数以及一个换行符组合成一个字符串，然后写入到文件中。
4. `print(f"{word} {count}")`会在控制台上打印当前单词和它出现的次数。`print`函数是Python内置的输出函数。`{word} {count}`也是一个格式化字符串，将当前单词和它出现的次数以空格分隔组合成一个字符串，然后输出到控制台上。

import logging import jieba import gensim from gensim.models import Word2Vec def get_Segment(): texts = [] jieba.load_userdict("data\\name_dict.txt") with open('data\\in_the_name_of_people.txt','r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): texts.append(list(jieba.cut(line.strip()))) with open('data\\in_the_name_of_people_segment.txt','w',encoding='utf-8')as f: for line in texts: f.write(" ".join(w for w in line)) f.write("\r\n") def getmodel(): logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(LeveLname)s : %(message)s',level=logging.INFO) sentences = word2vec.LineSentence('data\\in_the_name_of_people_segment.txt') model = word2vec.Word2Vec(sentences,min_count=1) return model if __name__=='__main__': get_Segment() model = getmodel() print('相似度: ',model.wv.similarity('人民','名义')) print(model.wv.similarity('候亮平','钟小艾')) print(model.mv.most_similar('候亮平',topn=10))

这段代码存在一些问题，我来帮你解释一下：

1. 代码中缺少了部分 import 语句，需要加上：

   from gensim.models import word2vec

2. 在 `logging.basicConfig()` 函数的第一个参数中，`LeveLname` 应该是 `levelname`，需要修正。

3. 在 `getmodel()` 函数中，`word2vec.LineSentence()` 应该是 `word2vec.Text8Corpus()`，需要修正。

4. 在 `getmodel()` 函数中，`model.mv.most_similar()` 应该是 `model.wv.most_similar()`，需要修正。

修正后的代码如下：

import logging
import jieba
import gensim
from gensim.models import word2vec

def get_Segment():
    texts = []
    jieba.load_userdict("data\\name_dict.txt")
    with open('data\\in_the_name_of_people.txt','r',encoding='utf-8') as f:
        for line in f.readlines():
            texts.append(list(jieba.cut(line.strip())))
    with open('data\\in_the_name_of_people_segment.txt','w',encoding='utf-8')as f:
        for line in texts:
            f.write(" ".join(w for w in line))
            f.write("\r\n")

def getmodel():
    logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
    sentences = word2vec.Text8Corpus('data\\in_the_name_of_people_segment.txt')
    model = word2vec.Word2Vec(sentences, min_count=1)
    return model

if __name__=='__main__':
    get_Segment()
    model = getmodel()
    print('相似度: ',model.wv.similarity('人民','名义'))
    print(model.wv.similarity('候亮平','钟小艾'))
    print(model.wv.most_similar('候亮平',topn=10))

希望能帮到你！