请编写代码计算字符串变量中每个单词出现的频率,并且按照频率从高到低顺序输出

时间: 2024-02-13 09:00:05 浏览: 31
好的,我可以为您编写 Python 代码实现该功能。代码如下: ```python from collections import Counter # 定义字符串变量 text = "Hello world, how are you? Are you doing well world?" # 将字符串转换为单词列表 words = text.split() # 使用 Counter 对象统计每个单词出现的频率 word_count = Counter(words) # 按照频率从高到低排序 sorted_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True) # 输出结果 for word, count in sorted_word_count: print(f"{word}: {count}") ``` 上述代码中,我们首先使用 `split()` 方法将字符串转换为单词列表,然后使用 `Counter` 对象统计每个单词出现的频率。最后,使用 `sorted()` 函数按照频率从高到低排序,并且使用循环输出结果。
相关问题

使用java写一段代码并使用哈希表统计一段字符串中单词出现的频率

好的,以下是Java代码,使用哈希表统计一段字符串中单词的频率: ``` import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class WordFrequency { public static void main(String[] args) { String str = "this is a test string to test word frequency test"; String[] words = str.split(" "); Map<String, Integer> wordFrequency = new HashMap<>(); for (String word : words) { if (wordFrequency.containsKey(word)) { wordFrequency.put(word, wordFrequency.get(word) + 1); } else { wordFrequency.put(word, 1); } } for (Map.Entry<String, Integer> entry : wordFrequency.entrySet()) { System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue()); } } } ``` 上面的代码中,我们首先定义了一个字符串变量 `str`,然后使用 `split()` 方法将其分割成一个个单词,存储到数组 `words` 中。接着,我们创建了一个哈希表 `wordFrequency`,用于统计每个单词出现的频率。 遍历 `words` 数组,对于每个单词,如果在哈希表 `wordFrequency` 中已经存在,则将其出现次数加 1;否则,将其添加到哈希表中,并将出现次数设置为 1。 最后,我们遍历哈希表 `wordFrequency`,输出每个单词及其出现的次数。注意,上面的代码中只是一个示例。实际开发中,你需要根据具体需求、业务逻辑以及代码规范进行相应的修改和优化。

编写程序接收用户输入的一段英文字符串,输出这段字符串中出现的字母和出现频率。

```python string = input("请输入一段英文字符串:") freq_dict = {} for char in string: if char.isalpha(): if char in freq_dict: freq_dict[char] += 1 else: freq_dict[char] = 1 print("出现的字母和出现频率如下:") for char, freq in freq_dict.items(): print(char + ": " + str(freq)) ``` 说明: 1. 首先接收用户输入的字符串,存储在变量 `string` 中。 2. 创建一个空字典 `freq_dict`,用于存储每个字母出现的频率。 3. 遍历字符串中的每个字符,判断是否为字母。如果是字母,则判断它是否已经在字典中出现过。如果出现过,则将其对应的频率加 1,否则将其添加到字典中,并将其频率设置为 1。 4. 遍历字典中的每个键值对,输出字母和对应的频率。

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以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码: ```matlab % 参数设置 N = 100; % 信号长度 se = 0.5; % 噪声方差 w = zeros(N,1); % 高斯色噪声 w(1) = randn(1)*sqrt(se); for n = 2:N w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se); end % 计算频率估计CRLB fs = 1; % 采样频率 df = 0.01; % 频率分辨率 f = 0:df:fs/2; % 频率范围 M = length(f); CRLB = zeros(M,1); for
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