实现对划分的单词计数。

可以通过使用Python中的Counter类来实现对划分的单词计数。Counter类可以对一个可迭代对象中的元素进行计数，并返回一个字典，其中包含每个元素出现的次数。下面是一个示例代码：

from collections import Counter

# 划分的单词列表
words = ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'banana', 'pear', 'orange']

# 对单词进行计数
word_counts = Counter(words)

# 输出每个单词出现的次数
for word, count in word_counts.items():
    print(f"{word}: {count}")

输出结果为：

apple: 2
banana: 2
orange: 2
pear: 1

在上面的代码中，我们首先导入了Python中的Counter类。然后，我们定义了一个包含多个单词的列表。接着，我们使用Counter类对这些单词进行计数，并将结果保存在一个名为`word_counts`的字典中。最后，我们使用`items()`方法遍历字典中的每个键值对，并输出每个单词出现的次数。

相关问题

代码设计，hadoop的单词计数功能

Hadoop的单词计数功能可以通过MapReduce编程模型来实现。具体步骤如下：

1. Mapper阶段：将输入文件划分成若干个小块，每个小块由一个Mapper进行处理。Mapper首先将输入的文本进行切分，将每个单词作为一个key，将其出现的次数作为value进行输出。

2. Shuffle阶段：将Mapper阶段输出的键值对按照key进行分组，将相同key的value合并在一起，得到一个key-value列表。

3. Reducer阶段：将Shuffle阶段输出的key-value列表按照key进行分组，然后对每个key的value进行汇总，得到最终的统计结果。

下面是一个简单的Hadoop单词计数的MapReduce程序实现：

Mapper代码：

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

  private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
  private Text word = new Text();

  public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    String line = value.toString();
    StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
    while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
      word.set(tokenizer.nextToken());
      context.write(word, one);
    }
  }
}

Reducer代码：

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

  private IntWritable result = new IntWritable();

  public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    int sum = 0;
    for (IntWritable val : values) {
      sum += val.get();
    }
    result.set(sum);
    context.write(key, result);
  }
}

在main函数中进行Job的配置和提交：

Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

以上代码实现了一个简单的Hadoop单词计数程序。

python统计文本中不同单词个数

可以用Python的字典来实现单词计数的功能，具体代码如下：

text = "This is a sample text with several words and repeated words"
words = text.split()  # 将文本划分成单词
word_count = {}  # 创建一个空字典

# 遍历单词列表
for word in words:
    if word not in word_count:
        word_count[word] = 1  # 如果单词不在字典中，则将其加入字典，并将其计数设置为1
    else:
        word_count[word] += 1  # 如果单词已经在字典中，则将其计数加1

# 输出不同单词的个数
print("不同单词的个数：", len(word_count))

输出结果如下：

不同单词的个数： 9

这个代码可以统计文本中不同单词的个数，但是它并没有考虑到单词的大小写、标点符号等问题。如果需要更加精确的统计，还需要进行一些数据清洗的工作。