python命运三问

根据提供的引用内容，以下是一个演示如何使用Python统计文本中字符出现的频率并按照频率排序的例子：

f = open("命运.txt", "r", encoding="utf-8")
txt = f.read()
f.close()

# 去除换行符
for ch in '\n':
    txt = txt.replace(ch, "")

# 统计字符频率
d = {}
for ch in txt:
    d[ch] = d.get(ch, 0) + 1

# 按照频率排序
ls = list(d.items())
ls.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 输出前10个字符
for i in range(10):
    print(ls[i][0], end="")

这段代码会读取名为"命运.txt"的文件，并统计文件中每个字符出现的频率。然后，它会按照频率由高到低的顺序输出前10个字符。

相关问题

命运三问python

对于问题1，你可以使用以下代码来对文件进行字符频次统计，并输出频次最高的中文字符及其频次：

f = open("命运.txt", "r", encoding="utf-8")
txt = f.read()
f.close()
for ch in "，。？：":
    txt = txt.replace(ch, "")
d = {}
for ch in txt:
    d[ch = d.get(ch, 0) + 1
ls = list(d.items())
ls.sort(key=lambda x: x = d.get(ch, 0) + 1
ls = list(d.items())
ls.sort(key=lambda x: x  # 去掉最后的逗号和空格
f = open("命运-频次排序.txt", "w", encoding="utf-8")
f.write(output)
f.close()

请注意，为了简化代码，这里假设"命运.txt"文件已经存在，并且文件中的文本都是合法的中文文本。你需要根据实际情况调整代码来处理文件不存在或者文件中含有其他类型的字符的情况。

python 问财

Python问财是一个策略回测接口的工具包，用于满足量化爱好者和数据分析师在量化方面的需求。它是基于i问财平台开发的，提供了方便的Pythonic接口来调用i问财平台的数据和功能。你可以通过访问项目地址或者GitHub仓库获取更多关于Python问财的信息。安装Python问财有三种方式：通过pip命令安装、通过python setup.py install命令安装，或通过访问https://pypi.python.org/pypi/wencai下载安装。你也可以通过pip install wencai --upgrade命令来升级Python问财。请注意，使用Python问财前，你需要安装相关的依赖，包括Python 2.x/3.x、requests库、pandas库和beautifulsoup4库。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [一个Pythonic的i问财量化策略工具包——wencai](https://blog.csdn.net/allenyzx/article/details/78698108)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [undefined](undefined)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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