请为我解释for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = counts.get(word,0) + 1

时间: 2024-05-21 17:13:39 浏览: 69
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一行文本的字母和单词的计数

这段代码的作用是统计一个列表中各个单词出现的次数，但忽略长度为1的单词。 具体地，代码通过循环遍历列表中的每个单词。对于每个单词，如果其长度为1，则使用`continue`语句跳过该单词，继续处理下一个单词。否则，将该单词的出现次数加1，并存储在一个名为`counts`的字典中。 其中，`counts.get(word,0)`表示从`counts`字典中取出`word`对应的值，如果`word`不存在，则返回默认值0。如果`word`存在，则将其值加1。 最终，`counts`字典中存储的就是各个单词出现的次数。
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total_words.pl.zip_IN OTHER WORDS

Write a Perl script total_words.pl which counts the total number of words found on in its input (STDIN). For the purposes of this program and the following programs we will define a word to be maximal...

for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = counts.get(word, 0) + 1 解释这段代码

- if len(word) == 1:：判断当前单词长度是否为1，如果是，执行下一次循环（即跳过当前单词的统计）。 - else:：如果当前单词长度不为1，则执行下面的代码。 - counts[word] = counts.get(word, 0) + 1：统计...

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

if len(word) == 1: # 排除单个字符的分词结果 continue else: counts[word] = counts.get(word, 0) + 1 # 统计各个词语出现的次数 items = list(counts.items()) # 将字典转换为列表，每个元素是一个键值对 ...

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))

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] ...

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))

否则将其出现次数设为1。在统计完所有词语的出现次数后，代码会删除excludes列表中包含的词语，这些词语通常是一些无意义的停用词。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...

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

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 = ...

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，...这两行代码会将字体设置为黑体，同时解决负号显示的问题。你可以将这两行代码添加到程序的开头，然后再运行程序，这样就能正确显示中文了。

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。 ...

import jieba import wordcloud def takeSecond(elem): return elem[1] def createWordCloud(text): w=wordcloud.WordCloud (font_path="msyh.ttf",width=1000,height=500,background_color="white").generate(text) w.to_file("西游记词云图.jpg") def main(): path = "西游记.txt" file = open(path,"r",encoding="utf-8") text=file.read() file.close() words = jieba.lcut(text) counts = {} for word in words: if len(word) == 1: continue elif word == "大圣" or word=="老孙" or word=="行者" or word=="孙大圣" or word=="孙行者" or word=="猴王" or word=="悟空" or word=="齐天大圣" or word=="猴子": rword = "孙悟空" elif word == "师父" or word == "三藏" or word=="圣僧": rword = "唐僧" elif word == "呆子" or word=="八戒" or word=="老猪": rword = "猪八戒" elif word=="沙和尚": rword="沙僧" elif word == "妖精" or word=="妖魔" or word=="妖道": rword = "妖怪" elif word=="佛祖": rword="如来" elif word=="三太子": rword="白马" else: rword = word counts[rword] = counts.get(rword,0) + 1 file = open("excludes.txt","r",encoding="utf-8") excludes =file.read().split(",") file.close for delWord in excludes: try: del counts[delWord] except: continue items = list(counts.items()) items.sort(key = takeSecond,reverse=True) for i in range(20): item=items[i] keyWord =item[0] count=item[1] print("{0:<10}{1:>5}".format(keyWord,count)) createWordCloud(str(items[0:20])) main()

if len(word) == 1: continue elif word == "大圣" or word == "老孙" or word == "行者" or word == "孙大圣" or word == "孙行者" or word == "猴王" or word == "悟空" or word == "齐天大圣" or word == ...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import jieba import requests import re from io import BytesIO import imageio # 设置城市和时间 city = '上海' year = 2021 quarter = 2 # 爬取数据 url = f'http://tianqi.2345.com/t/wea_history/js/{city}/{year}/{quarter}.js' response = requests.get(url) text = response.content.decode('gbk') # 正则表达式匹配 pattern = re.compile(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2})\|(\d{1,2})\|(\d{1,2})\|(\d{1,3})\|(\d{1,3})\|(\D+)\n') result = pattern.findall(text) # 数据整理 data = pd.DataFrame(result, columns=['日期', '最高温度', '最低温度', '空气质量指数', '风力等级', '天气']) data[['最高温度', '最低温度', '空气质量指数', '风力等级']] = data[['最高温度', '最低温度', '空气质量指数', '风力等级']].astype(int) data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期']) # 可视化分析 # 统计天气情况 weather_count = data['天气'].value_counts() weather_count = weather_count[:10] # 分词统计 seg_list = jieba.cut(' '.join(data['天气'].tolist())) words = {} for word in seg_list: if len(word) < 2: continue if word in words: words[word] += 1 else: words[word] = 1 # 绘制柱状图和词云图 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.bar(weather_count.index, weather_count.values) plt.title(f'{city}{year}年第{quarter}季度天气情况') plt.xlabel('天气') plt.ylabel('次数') plt.savefig('weather_bar.png') wordcloud = pd.DataFrame(list(words.items()), columns=['word', 'count']) mask_image = imageio.imread('cloud_mask.png') wordcloud.plot(kind='scatter', x='count', y='count', alpha=0.5, s=300, cmap='Reds', figsize=(10, 5)) for i in range(len(wordcloud)): plt.text(wordcloud.iloc[i]['count'], wordcloud.iloc[i]['count'], wordcloud.iloc[i]['word'], ha='center', va='center', fontproperties='SimHei') plt.axis('off') plt.imshow(mask_image, cmap=plt.cm.gray, interpolation='bilinear') plt.savefig('weather_wordcloud.png')这个python代码有错误，请改正以使该代码运行成功

if word in words: words[word] += 1 else: words[word] = 1 # 绘制柱状图和词云图 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.bar(weather_count.index, weather_count.values) plt.title(f'{city}{year}年第{quarter}...
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Python入门：字典类型与jieba库详解

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] ...

''' 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()

if len(word) == 1: continue elif word in excludes: continue else: counts[word] = counts.get(word, 0) + 1 items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) fo.write("人物...

实验2: 沉默的羔羊词云生成 描述 附件是《沉默的羔羊》中文版内容，请读入内容，分词生成词云进行可视化。 使用自顶向下的设计方法，比较简单的过程就是分三步： 第一步，得到关键词：用分词工具将文本分成关键词，这里可以添加一些附加的内容，例如去除停用词、加载用户自定义词表。 第二步，设置词云的显示格式。该步骤主要是一些字体、背景颜色的设置，词云模板图可以自选从网上下载。 第三步，显示词云并保存

if len(word) == 1: continue else: word_counts[word] = word_counts.get(word, 0) + 1 # 设置词云的显示格式 wc = WordCloud( font_path='STKAITI.TTF', # 设置字体，需要下载相应的字体文件 background_...

用Python第三方库：imageio，NumPy，pandas，Matplotlib， jieba，写一个抓取城市某年某季度的天气数据的Python的代码。通过代码的分析与统计，使数据可视化，要对代码进行分析与讲解

if word in words: words[word] += 1 else: words[word] = 1 # 绘制柱状图和词云图 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.bar(weather_count.index, weather_count.values) plt.title(f'{city}{year}年第{quarter}...

使用python爬取微博近两天的前十个热搜，写入文档nove.txt，使用jieba进行词频统计，结果排序输出到result.csv中，最后生成词云图。

if len(word) == 1: continue elif word == '微博': continue else: word_counts[word] = word_counts.get(word, 0) + 1 word_counts_items = list(word_counts.items()) word_counts_items.sort(key=lambda ...
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蓝桥杯Python试题解析与答案题库

资源摘要信息:"蓝桥杯Python试题题库及答案解析是面向参加蓝桥杯Python竞赛的学生和Python学习者的一套学习资料。蓝桥杯Python竞赛是一项全国性的计算机专业竞赛，旨在选拔和培养计算机科学与技术领域的优秀人才。作为Python方向的比赛，它不仅考察参赛者的基础编程能力，还包括算法、数据结构、逻辑思维以及软件开发的实际应用能力。因此，这份题库及答案解析是竞赛准备的重要资源，涵盖了各种类型的题目和详细的解题思路。" 知识点详细说明： 1. 蓝桥杯竞赛概述： - 蓝桥杯竞赛分为多个组别，Python是其中一个热门的比赛组别。 - 竞赛每年举办一次，主要面向高校学生和部分社会人士。 - 蓝桥杯竞赛以提高人才素质和促进软件产业发展为宗旨，通过举办比赛选拔优秀的计算机人才。 2. Python编程语言特性： - Python是一种解释型、面向对象、具有动态语义的高级编程语言。 - 它以简洁明了的语法和强大的库支持著称，非常适合初学者快速上手。 - Python广泛应用于数据分析、人工智能、网络爬虫、Web开发等多个领域。 3. 竞赛题目类型： - 编程题目：要求参赛者利用Python编程解决问题，可能涉及算法设计、数据结构的运用等。 - 思维题目：这类题目考查参赛者的逻辑思维能力和问题分析能力，不一定需要编写代码，但需要给出解题思路。 - 实际应用题目：模拟实际开发场景，考察参赛者如何将Python知识应用于实际问题的解决。 4. 答案解析的作用： - 答案解析为参赛者提供了正确解题的思路和方法，有助于加深理解。 - 通过解析，参赛者能够学习到高效、优雅的解题技巧和编程习惯。 - 解析还能帮助参赛者发现自己的知识盲点和思维误区，以便在未来的练习中着重改进。 5. 竞赛准备策略： - 系统学习Python基础，包括数据类型、控制结构、函数、模块等。 - 熟悉常见算法和数据结构，如排序、搜索、链表、树、图等。 - 定期进行编程练习，包括历届蓝桥杯Python赛题和类似难度的题目。 - 参与讨论和交流，与他人合作解决问题可以提高解题效率和深度。 6. 资源获取与利用： - 从可靠的渠道获取竞赛相关的学习资源，如官方发布的样题、往届题库等。 - 对资源进行分类整理，按照难易程度、知识点分布进行有序学习。 - 结合题库进行模拟测试，检验学习成果，调整学习策略。 7. 关键技术点： - 对于Python竞赛而言，理解编程语言的核心概念是基础。 - 掌握Python标准库中的常用模块，如collections、itertools、math等。 - 学会运用Python进行文件操作、数据处理、网络编程等实际操作。 8. 考试注意事项： - 理解题目的要求，明确解题的目标和限制条件。 - 注意代码的可读性和注释的书写，提高代码的维护性和可测试性。 - 遵守时间限制，合理分配时间给不同难度级别的题目。 - 在练习过程中模拟真实考试环境，调整心态，减少考试焦虑。 通过上述知识点的详细了解，参赛者可以对蓝桥杯Python试题题库及答案解析有一个全面的认识，从而在竞赛中发挥出自己的最佳水平。