sorted_words = sorted(word_count.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0]))每个符号意义

时间: 2024-01-16 14:02:16 浏览: 80
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count_word_freq.py.zip_count_frequency_word

这段代码中的符号意义如下： - `sorted`: Python 内置函数，用于排序序列。 - `word_count.items()`: Python 字典的内置方法，返回一个包含字典所有（键，值）元组的列表。 - `key`: 排序关键字参数，指定按照什么规则排序。这里使用了一个 lambda 表达式，指定了一个复合规则：首先按照值从大到小排序，其次按照键从小到大排序。 - `lambda`: Python 的一种匿名函数，可以在代码中定义一个简单的函数，不需要像 def 一样定义名字。 - `x[1]`: lambda 表达式中的参数，表示每个（键，值）元组中的值。 - `-x[1]`: lambda 表达式中的表达式，表示对每个值取反（即从大到小排序）。 - `x[0]`: lambda 表达式中的参数，表示每个（键，值）元组中的键。默认情况下，Python 的 sorted 函数是按照键进行排序的，因此这里的 x[0] 没有实际效果。
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import jieba with open('123.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() words = jieba.lcut(text) word_counts = {} for word in words: if len(word) < 2: continue if word in word_counts: word_counts[word] += 1 else: word_counts[word] = 1 sorted_words = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) nouns = [] for word, count in sorted_words: pos = jieba.lcut(word)[0].split('/')[1] if pos == 'n': nouns.append(word) if len(nouns) == 10: break print(nouns)

这段代码可以计算指定文本文件中出现频率排名前10的名词。你需要将文本文件命名为“123.txt”，并将其放在与代码文件相同的目录下，然后运行这段代码即可。请注意，代码中使用的是jieba分词库，所以需要确保该库已经...

解释def count_word_frequency(self): target_word = input("请输入要统计频率的单词：") sentences = re.split(r'[。？！;.!?]', self.text) word_count = {} for i, sentence in enumerate(sentences): if sentence.strip() != "": words = sentence.split() for j, word in enumerate(words): if word == target_word: position = "第{}句，第{}个单词".format(i + 1, j + 1) if position in word_count: word_count[position] += 1 else: word_count[position] = 1 sorted_word_count = dict(sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)) print("单词出现位置及频率：") for position, count in sorted_word_count.items(): print("{}，{}次".format(position, count))

- 接下来，它会定义一个空字典 word_count，用于存储每个目标单词在文本中出现的位置和频率。 - 然后，它会遍历每个句子，并将每个句子拆分成单词。对于每个单词，如果它是目标单词，就记录它的位置（即所在的句子和...

解释下面的代码，要求解释每一步：import jieba # 打开文件 with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() # 分词 words_lst = jieba.lcut(content) # 统计词频 word_count = {} for word in words_lst: if len(word) > 1: word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1 # 排序 sorted_word = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 找出频率最高的5个词 top_5_words = [w[0] for w in sorted_word[:5]] # 替换高频词 for i in range(len(words_lst)): if words_lst[i] in top_5_words: words_lst[i] = { top_5_words[0]: "AA", top_5_words[1]: "BB", top_5_words[2]: "CC", top_5_words[3]: "DD", top_5_words[4]: "EE" }[words_lst[i]] # 存盘 with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(" ".join(words_lst))

9. sorted_word = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)：将 word_count 字典按照词频从大到小排序，并将排序后的结果保存到元组列表 sorted_word 中。 10. top_5_words = [w[0] ...

python:mport string from zhon.hanzi import punctuation with open('shuihuzhuan.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: txt = f.read() for fh in punctuation: txt = str(txt).replace(fh,' ') print(txt) import jieba # 使用jieba库进行中文分词 words = list(jieba.cut(txt)) # 统计每个两个字以上词语出现的次数 word_count = {} for word in words: if len(word) >= 2: word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1 # 按照词频从大到小排序 word_count_sorted = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 输出前20个结果 top_words = [x[0] for x in word_count_sorted[:20]] print('即将出现前20个词频') for word in top_words: print(f'{word}: {word_count[word]}') # 将结果保存到文件中 with open('shuihuzhuan_word_count.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for word, count in word_count_sorted: f.write(f"{word}: {count}\n") import matplotlib.pyplot as plt # 取出Top20的词和词频 from pylab import mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 设置正常显示符号 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.bar(range(len(top_words)), [word_count[word] for word in top_words], align='center') plt.xticks(range(len(top_words)), top_words, fontsize=12, rotation=45) plt.xlabel(' ',fontsize=14) plt.ylabel(' ',fontsize=14) plt.title('数据来自水浒传', fontsize=16) plt.show()如何理解如何写出来的

这段代码是一个Python程序，目的是对《水浒传》这本小说进行中文分词，并统计每个词语出现的次数。程序首先读取《水浒传》这本小说的文本文件，然后通过引入zhon.hanzi库中的中文标点符号和jieba库进行中文分词。...

import re # 读取文件 with open("消极文本消极词_去除停用词.txt", mode="r", encoding="utf-8") as f: text = f.read() # 使用正则表达式匹配所有单词 words = re.findall(r"\b\w+\b", text) # 去除停用词 stopwords = ["的", "了", "是", "在", "我", "有", "和","厉害", "就","恐怖", "不", "人", "都", "一", "一个", "上", "也", "很", "到", "说", "要", "去", "你", "会", "着", "没有", "看", "好", "自己", "这"] filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords] # 统计词频 word_count = {} for word in filtered_words: if word in word_count: word_count[word] += 1 else: word_count[word] = 1 # 排序并打印前20 sorted_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) for i in range(20): print(f"{i+1}. {sorted_word_count[i][0]}: {sorted_word_count[i][1]}")输出了前20个数据 并将其保存到新的文件当中

好的，那你需要添加一个保存文件的步骤。可以使用以下代码： ... {sorted_word_count[i][0]}: {sorted_word_count[i][1]}\n") 这样就会将前20个词频统计结果保存到一个名为“词频统计结果.txt”的文件中。

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

很抱歉，您的代码片段缺少模型和评估指标等关键信息，我无法直接提供调参建议。不过，一些常见的提升精确率的方法包括： - 调整模型结构，可以尝试更深的网络层、增加隐藏单元、添加正则化等等；...

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))请问这段代码有错吗

3. counts字典中的键值对没有按照词频排序，应该在输出之前将它们按照词频排序，可以使用sorted()函数，即items = sorted(counts.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)。 4. 如果要剔除一些常用的词语...

报 top_words = [x[0] for x in word_count_sorted.values[:20]] TypeError: 'builtin_function_or_method' object is not subscriptable 原因，给出解决方法

这个错误提示意味着 word_count_sorted.values 是一个内置函数或...word_count_sorted = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) top_words = [x[0] for x in word_count_sorted[:20]]
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2. Vue-WebGIS项目入门详解：使用Vue构建WebGIS应用

# 1. 当初让我一起应对的秘密 当初让我一起应对的秘密，是一个关于数据安全的挑战。我们面临着来自黑客的攻击和恶意软件的威胁，这让我们备感压力。为了保护数据安全，我们需要加强系统的安全性，采取一系列的制裁...

for i in range(5): print(f"{sorted_word_count[i][0]}：{sorted_word_count[i][1]}") # 输出前五个单词及其出现次数这一段有问题

sorted_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) 这段代码会将文章中所有的单词及其出现次数存储在 word_count 列表中，并按照出现次数从大到小排序。

定义函数count_words(src_file) 统计源文件中英文单词出现的次数 定义函数sort_words(words, dest_file) 将统计结果以降序排列，并写入目标文件中 输入源文件s和目标文件名d 调用count_words(s)，统计结果存于变量words中 调用函数sort_words(words, d)，把统计结果存入目标文件d

sorted_words = sorted(words.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 对统计结果进行降序排列 with open(dest_file, 'w') as f: for word, count in sorted_words: f.write(f"{word} {count}\n") # 将...

Python实现一个文本处理系统，支持功能如下： 1. 接受用户输入的文本（必须>=5句话）； 2. 排版文本格式并输出，每一个整句均换行显示； 3. 根据用户需求（用户输入）替换文本中的内容； 4. 根据用户需求（用户输入感兴趣的词），统计并输出词频，且打印该词出现在哪一句的什么位置； 5. 记录用户操作历史，保持文本和具体的操作对应（操作以功能序号记录即可），统计用户操作的文本数，每种功能使用的频率并排序。按词频由大到小降序输出 提示：配合lambda表达式，对存储词频的字典使用sorted函数排序

sorted_count = sorted(count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) return sorted_count # 执行替换操作 def replace(self, old, new): self.text = self.text.replace(old, new) self.record_...

Python实现一个文本处理系统，支持功能如下： 1. 接受用户输入的文本（必须>=5句话）； 2. 排版文本格式并输出，每一个整句均换行显示； 3. 根据用户需求（用户输入）替换文本中的内容； 4. 根据用户需求（用户输入感兴趣的词），统计并输出词频，且打印该词出现在哪一句的什么位置； 5. 记录用户操作历史，保持文本和具体的操作对应（操作以功能序号记录即可），统计用户操作的文本数，每种功能使用的频率并排序。

sorted_freq = sorted(freq_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) return sorted_freq text = input("请输入文本（至少5句话）：") sentences = text.split("。") if len(sentences) < 5: print(...

python中要求：统计一段文本中词频。并打印出最常见的10个单词提示：利用字典结构获取词频；sorted by values，可以使用sorted函数的高级用法key=…

sorted_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 输出前10个出现次数最多的单词 for i in range(10): print(sorted_word_count[i][0], sorted_word_count[i][1]) 输出...

1、1. 已知字符串变量s= “The Zen of Python, by Tim PetersBeautiful is better than ugly.Explicit is better than implicit. Simple is better than complex.Complex is better than complicated. ” 试编程，实现如下功能: (1)对s中每个单词出现的次数进行统计，并将结果进行输出。 (2)输出出现次数排在前五名的单词。python

top_words = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5] print("Top 5 words:") for word, count in top_words: print(f"{word}: {count}") 输出结果为： the: 2 zen: 1 of: 1 ...
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