python:set(dic)
时间: 2023-11-17 13:57:13 浏览: 42
这个语句的作用是将字典 `dic` 的所有键转换成一个集合(set)并返回。这个操作可以用于去除字典中的重复键。
举个例子,如果有一个字典 `dic = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'a': 4}`,其中有两个键 `'a'`,那么使用 `set(dic)` 就会返回一个集合 `{'a', 'b', 'c'}`,其中只包含一个 `'a'`。
相关问题
dic1 = {'cc': {'AA': 4}, 'ee': {'BB': 6}} dic2 = {'ff': {'CC': 9}, 'ee': {'DD': 0}} print(set(dic1) | set(dic2))
在Python中,`set(dic1)` 和 `set(dic2)` 将字典的键转换为集合,然后使用 `|` 操作符执行集合的并集操作,即找出两个集合中所有唯一的元素。在这个例子中,`dic1` 中有键 'cc' 和 'ee',而 `dic2` 也有相同的键 'ee' 和额外的键 'ff'。因此,`set(dic1)` 会是 `{'cc', 'ee'}`,`set(dic2)` 会是 `{'ee', 'ff'}`。
将这两个集合合并后,我们得到的是 `{'cc', 'ee', 'ff'}`。这是因为在并集中,如果一个元素在两个集合中都存在,结果集中只会保留一次。
下面是代码执行的结果:
```python
set(dic1) | set(dic2) # {'cc', 'ee', 'ff'}
```
根据功能要求补全代码 功能描述:统计句子中英文单词的数量 import wordcloud sentences = "I love python, I love China" #step1:英文分词 words = ___________________ print("共有{}".format(len(words))) print("共有{}个不同单词:".format(len(set(words)))) #任务2:统计单词数据 wordDic = {} #计算每个单词的出现次数存入字典,如{'i':2,……} for word in words: wordDic[word] = ___________________ + 1 #利用词频,显示为词云 wordcloud1 = wordcloud.WordCloud.generate_from_frequencies(wordDic) # 将词云保存至图片文件 wordcloud1.to_file('test.jpg')
可以使用 `nltk` 库中的 `word_tokenize` 函数对句子进行英文分词,代码如下:
```
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
import wordcloud
sentences = "I love python, I love China"
#step1:英文分词
words = word_tokenize(sentences)
print("共有{}".format(len(words)))
print("共有{}个不同单词:".format(len(set(words))))
#任务2:统计单词数据
wordDic = {} #计算每个单词的出现次数存入字典,如{'i':2,……}
for word in words:
if word in wordDic:
wordDic[word] += 1
else:
wordDic[word] = 1
#利用词频,显示为词云
wordcloud1 = wordcloud.WordCloud().generate_from_frequencies(wordDic)
# 将词云保存至图片文件
wordcloud1.to_file('test.jpg')
```
其中 `nltk` 库需要先安装,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install nltk
```
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