word_counts = {} for words in positivewords: if words not in word_counts: word_counts[words] = 0 else: word_counts[words] += 1这段代码的作用是

时间: 2024-02-12 15:03:14 浏览: 59
C

word counting

统计一个列表或集合 `positivewords` 中每个单词出现的次数，并将结果存储在一个字典 `word_counts` 中。如果 `positivewords` 中的一个单词出现多次，那么对应的计数器 `word_counts[words]` 会相应地增加。如果 `positivewords` 中的一个单词第一次出现，那么它会被添加到 `word_counts` 字典中，初始计数器为 0。
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for word, count in total_word_counts.items(): print(f"{word}: {count}") if __name__ == "__main__": main() 这个程序会不断接收用户输入，直到用户输入"000"为止，然后输出所有单词及其出现次数。如果...
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return [stemmer.stem(word) for word in words] # 计算词干频率 def count_stems(stemmed_words): frequency_dict = {} for word in stemmed_words: if word in frequency_dict: frequency_dict[word] += 1 ...

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...

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()

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...

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

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。

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

- for word in words:：遍历字符串列表 words 中的每个单词，将其赋值给变量 word。 - 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...

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))

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() ... print("{0:<5}{1:>5}".format(word, count))

import csv 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) # 将结果写入CSV文件 with open('D:/output.csv', 'w', encoding='utf-8-sig', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['Word', 'Count', 'Flag']) # 写入表头 for i in range(500): word, count = items[i] print("{0:<5}{1:>5}".format(word, count)) words_with_flag = pseg.cut(word, use_paddle=True) for w, f in words_with_flag: print(f) writer.writerow([word, count,flag])

print("{0:<5}{1:>5}".format(word, count)) words_with_flag = pseg.cut(word, use_paddle=True) for w, flag in words_with_flag: print(flag) writer.writerow([word, count, flag]) 这样修改后，代码...

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，并且筛选出出现次数最多的前十个人名。同时，还会生成一个柱形图，展示这十个人名出现的次数。为了正确显示中文，需要在代码中添加以下两行：...

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

这段代码是一个简单的中文词云生成器。它的设计思路如下： 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。...

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 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

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...

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 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

这段代码缺少语法错误，但可能会有以下问题： 1. excludes参数应该是jieba.lcut()的参数之一，应该写成jieba.lcut(txt, exclude=excludes)。... print("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))

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))

代码中使用了jieba分词库对文本进行分词，将结果保存在words列表中。接着使用一个字典counts来记录每个词语出现的次数，如果词语已经出现过，则将其出现次数加一；否则将其出现次数设为1。在统计完所有词语的出现...

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

print("{0:<10}{1:>5}".format(word, count)) # 输出词语和出现次数，其中{0:表示左对齐输出词语，占10个字符位置；{1:>5}表示右对齐输出出现次数，占5个字符位置 总的来说，这段代码较为简单，主要涉及的知识...

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}...

Write a program that counts the occurrences of words in a text and displays the words and their occurrences in alphabetical order of words. The program uses a TreeMap to store an entry consisting a word and its count. For each word, check whether it is already a key in the map. If not, add to the map an entry with the word as the key and value 1. Otherwise, increase the value for the word (key) by 1 in the map. Assume the words are case insensitive. e.g. Good is treated the same as good. (Tip: use the split method to split a string into words)

Sure, here's a Java program that counts the occurrences of words in a text and displays them in alphabetical order: java import java.util.Scanner; import java.util.TreeMap; public class ...

用python实现基于SGNS构建词向量：SGNS方法中窗口K=2，子词向量维数自定，获得向量vec_sgns。之后基于该子词向量计算wordsim353_agreed.txt中同一行中两个词的余弦相似度sim_sgns。当wordsim353_agreed.txt中某一个词没有获得向量时(该词未出现在该语料中)，令其所在行的两个词之间的sim_sgns=0。

if w1 not in word2idx or w2 not in word2idx: sim_sgns.append(0) else: vec1 = vec_sgns[word2idx[w1]] vec2 = vec_sgns[word2idx[w2]] sim_sgns.append(np.dot(vec1, vec2) / (np.linalg.norm(vec1) * np....

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Vue.js开发利器：chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。