请使用python技术统计文件A.txt中出现的词的个数(字数>2),并把结果保存到文件B.txt中去。 文件A.txt中字符如下: “ Python 是一种面向对象、解释型、可移植的交互式编程语言。其语法简单清晰,容易理解,非常适合编程初学者学习使用。 且 Python 语言的标准库和第三方库非常庞大丰富,使其功能非常强大,能够完成数据采集、数据分析、数据挖掘、网站开发等。”

时间: 2023-06-12 12:02:51 浏览: 57
可以使用Python的Counter类来实现统计单词个数的功能,代码如下: ```python from collections import Counter with open('A.txt', 'r') as f: text = f.read() words = [word.lower() for word in text.split() if len(word) > 2] # 转换为小写并过滤掉长度小于等于2的单词 word_count = Counter(words) with open('B.txt', 'w') as f: for word, count in word_count.items(): f.write(f'{word}: {count}\n') ``` 解释: 1. 打开文件A.txt,读取其中的文本内容。 2. 将文本内容分割成单词,并过滤掉长度小于等于2的单词。 3. 使用Counter类统计单词个数。 4. 打开文件B.txt,将每个单词以及它的个数写入文件中。 注意:上述代码假设A.txt和B.txt文件在同一个目录下,如果不在同一个目录下,需要指定文件路径。
相关问题

请使用python技术统计文件A.txt中出现的词的个数(字数>2),并把结果保存到文件B.txt

Sure, 我可以使用Python技术完成这个任务。以下是代码: ```python # 打开文件A.txt,并且读取文件内容。 with open('A.txt', 'r') as file: content = file.read() # 把文件内容转换成小写,用空格分隔。 words = content.lower().split() # 移除单个字符、数字和标点符号 words = [word for word in words if len(word) > 2 and not word.isdigit() and not any(char.isdigit() or char in ".,;:'\"?!()[]{}|-_/\\") for char in word] # 统计每个单词出现的次数 word_count = {} for word in words: if word in word_count: word_count[word] += 1 else: word_count[word] = 1 # 打开文件B.txt并保存结果 with open('B.txt', 'w') as file: for word, count in word_count.items(): file.write(word + ': ' + str(count) + '\n') ``` 代码会打开A.txt文件,读取其中的内容,然后把内容转换成小写,用空格分隔。接下来,移除单个字符、数字和标点符号(我们只算字母数量大于2的单词),然后统计单词出现的次数,并且把结果存储到一个字典中。最后,打开B.txt文件,并把字典中的结果写入到文件中。 请注意,代码中的一些特殊字符,因此请确保在使用代码的时候进行复制。

请使用python技术统计文件A.txt中出现的词的个数(字数>2),并把结果保存到文件B.txt中去。

好的,这个问题很简单,是属于技术问题。我可以用Python编写程序来进行统计和处理,代码如下: ```python # 打开文件A.txt,统计每个单词的出现次数 word_dict = {} with open('A.txt', 'r', encoding='UTF-8') as f: for line in f.readlines(): words = line.strip().split() for word in words: if len(word) > 2: if word not in word_dict: word_dict[word] = 1 else: word_dict[word] += 1 # 将结果写入文件B.txt with open('B.txt', 'w', encoding='UTF-8') as f: for k, v in word_dict.items(): f.write(k + ' ' + str(v) + '\n') ``` 这个代码会读取文件A.txt中的每一行,将每行单词按空格切分,对每个单词进行长度判断,如果长度大于2,则统计该单词的出现次数,最后将结果写入文件B.txt中。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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