print('{0:<10}:{0:>5}'.format(word,count)

时间: 2024-04-06 11:35:09 浏览: 18
这是一行Python代码,使用了字符串格式化方法来输出一个单词和它的计数值。其中,{0:<10}表示输出第一个参数(即word)并左对齐,占据10个字符的宽度;{0:>5}表示输出第一个参数(即count)并右对齐,占据5个字符的宽度。整个字符串的意思是输出一个左对齐宽度为10,右对齐宽度为5的两个参数,中间用冒号隔开。
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print("{0:<10}{1:>5}次".format(word,count))

这是一个Python字符串格式化的语句,它用来将word和count的值格式化为一段字符串。在这个格式化字符串中,{0:<10}表示将第一个参数(即word)左对齐并占据10个字符的位置;{1:>5}表示将第二个参数(即count)右对齐并占据5个字符的位置。 这个语句可以用来输出一个单词和它出现的次数。例如: ``` word = "apple" count = 3 print("{0:<10}{1:>5}次".format(word,count)) ``` 这个例子中,我们将word和count格式化为一个字符串,并按照指定的格式输出。输出结果为: ``` apple 3次 ``` 这个字符串中,"apple"左对齐并占据10个字符的位置,"3"右对齐并占据5个字符的位置。字符串的其余部分是固定的,用来表示单词和出现次数的含义。

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

这是一个 Python 的字符串格式化输出语句,其中 `{0:<5}` 和 `{1:>5}` 是占位符,分别对应后面的两个参数 `word` 和 `count`。其中 `<` 和 `>` 分别表示左对齐和右对齐,数字 5 表示占用的宽度,如果不足宽度,会用空格进行填充。最后的 `次` 是一个字符串常量,不参与格式化。整个语句的作用是输出一个字符串,其中包含变量 `word` 和 `count` 的值,格式为左对齐和右对齐,并在最后加上一个字符串常量。

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在下面这段代码的基础上进行修改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))),将IDF进行改进,其中自定义热度权重文件weight.txt中我想存入的是每一个文档的热度权重,改进的idf值就是总文档热度权重总和除以包含某词所在的文档的热度权重之和然后再取对数,请写出改进后的python代码

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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