from collections import Counte

时间: 2023-09-20 22:05:03 浏览: 42
r There seems to be a typo in your code. The correct import statement for the Counter class from the collections module is: ```python from collections import Counter ``` Note that "Counter" is capitalized.
相关问题

from collections import Counter

这是一个 Python 中的 collections 模块中的 Counter 类。Counter 用于计算可迭代对象中元素的出现次数,并以字典的形式返回结果。例如,可以使用它来计算字符串中每个字符出现的次数: ```python s = "hello world" count = Counter(s) print(count) # {'h': 1, 'e': 1, 'l': 3, 'o': 2, ' ': 1, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 1} ``` 它还可以用于计算列表中元素的出现次数: ```python lst = [1, 2, 3, 1, 2, 3, 2, 2, 2] count = Counter(lst) print(count) # {1: 2, 2: 5, 3: 2} ``` 在这个例子中,数字 2 出现的次数最多,为 5 次。

from collections import Countermy_list = [3, 4, 1, 2, 5, 3, 2, 5, 6, 7, 4, 8, 9, 9, 8]counter = Counter(my_list)duplicates = [item for item, count in counter.items() if count > 1]duplicates.sort()print(duplicates) my_list改为读取输入并用空格分开

好的,可以使用input()函数读取一行输入,然后使用split()函数将其按空格分开,最终得到一个数字列表。修改后的代码如下: ``` from collections import Counter my_list = list(map(int, input().split())) counter = Counter(my_list) duplicates = [item for item, count in counter.items() if count > 1] duplicates.sort() print(duplicates) ``` 注意,这里使用了map()函数将输入的每个字符串转换为整数。

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把这段代码import math from collections import defaultdict corpus =["二价 二价 二价 四价 预约", "四价 四价 四价 九价 预约", "九价 九价 九价 九价 预约"] words = [] for sentence in corpus: words.append(sentence.strip().split()) # 进行词频统计 def Counter(words): word_count = [] for sentence in words: word_dict = defaultdict(int) for word in sentence: word_dict[word] += 1 word_count.append(word_dict) return word_count word_count = Counter(words) # 计算TF(word代表被计算的单词,word_dict是被计算单词所在句子分词统计词频后的字典) def tf(word, word_dict): return word_dict[word] / sum(word_dict.values()) # 统计含有该单词的句子数 def count_sentence(word, word_count): return sum([1 for i in word_count if i.get(word)]) # i[word] >= 1 # 计算IDF def idf(word, word_count): return math.log((len(word_count) / (count_sentence(word, word_count) + 1)),10) # 计算TF-IDF def tfidf(word, word_dict, word_count): return tf(word, word_dict) * idf(word, word_count) p = 1 for word_dict in word_count: print("part:{}".format(p)) p += 1 for word, cnt in word_dict.items(): print("word: {} ---- TF-IDF:{}".format(word, tfidf(word, word_dict, word_count))) print("word: {} ---- TF:{}".format(word, tf(word, word_dict))) print("word: {} ---- IDF:{}".format(word, idf(word, word_count))) print("word: {} ---- count_sentence:{}".format(word, count_sentence(word, word_count)))中计算idf的def idf(word, word_count)部分改成自定义输入权重[1,2,3]得到最终的改进后的TF-IDF值,请帮我改进一下代码

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