定义一个关键词列表,例如“贾宝玉”,“宝玉”,“宝钗”,“黛玉”,“林妹妹”等,统计HLM.txt 文件中任两个关键词共现的行数,并将这些行内容写入到一个新文件

时间: 2024-05-05 15:20:51 浏览: 116
可以使用Python实现这个任务。以下是代码实现: ```python # 定义关键词列表 keywords = ["贾宝玉", "宝玉", "宝钗", "黛玉", "林妹妹"] # 统计关键词共现的行数 lines = [] with open("HLM.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: for i in range(len(keywords)): if keywords[i] in line: for j in range(i+1, len(keywords)): if keywords[j] in line: lines.append(line.strip()) break # 将共现的行写入新文件 with open("共现行.txt", "w", encoding="utf-8") as f: for line in lines: f.write(line + "\n") ``` 这段代码首先定义了关键词列表,然后遍历文件中的每一行,检查每个关键词是否在该行中出现。如果两个关键词都在该行中出现,则将该行添加到 `lines` 列表中。最后,将所有共现的行写入新文件中。
相关问题

从互联网上下载《红楼梦》的某一回组成文本文件hlm.txt,然后设计一程序统计林黛玉和贾宝玉两个人名在文件中出现的次数。

可以使用Python语言来实现这个程序。 首先,需要读入文件并将其内容存储在一个字符串变量中。可以使用以下代码来实现: ```python with open('hlm.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() ``` 然后,可以使用Python的字符串操作函数来统计林黛玉和贾宝玉两个人名在文件中出现的次数。可以使用以下代码来实现: ```python lin_count = content.count('林黛玉') jia_count = content.count('贾宝玉') print('林黛玉出现次数:', lin_count) print('贾宝玉出现次数:', jia_count) ``` 完整代码如下: ```python with open('hlm.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() lin_count = content.count('林黛玉') jia_count = content.count('贾宝玉') print('林黛玉出现次数:', lin_count) print('贾宝玉出现次数:', jia_count) ``` 运行程序后,会输出统计结果。

统计 HLM.txt 文件中每个汉字出现的次数,并按频次从高到低排序,将统计结果写入一个新文件中。给出Python代码

由于涉及到文件的操作,需要先打开文件,再读取文件中的内容。代码如下: ```python # 打开文件 with open('HLM.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() # 统计每个汉字出现的次数 counter = {} for char in content: if char in counter: counter[char] += 1 else: counter[char] = 1 # 按频次从高到低排序 result = sorted(counter.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 将统计结果写入新文件 with open('result.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for item in result: f.write(item[0] + ' : ' + str(item[1]) + '\n') ``` 解释一下代码:先打开 HLM.txt 文件并读取其中的内容,然后对每个汉字进行统计。使用一个字典来存储每个汉字出现的次数,如果字典中已经有了某个汉字的统计信息,就将该汉字的统计次数加 1,否则将该汉字的统计次数初始化为 1。统计完成后,使用 sorted() 函数对字典中的统计结果进行排序,按照统计次数从高到低排序。最后将统计结果写入新文件 result.txt 中,每行一个汉字及其出现次数。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

西门子 博途 PID SCL 源代码

在提供的信息中,我们可以看到一个名为"PID"的功能块示例,它包含了一系列输入、输出和内部变量,用于实现一个完整的PID控制器。 首先,我们来看一下输入变量: 1. `COM_RST`:完全重启,用于初始化整个PID控制。 2...
recommend-type

使用 MATLAB 基于正弦 PWM 的三相逆变器.rar

1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。
recommend-type

基于直方图的自适应阈值分割、利用聚类技术实现纹理图像分割、模板匹配技术、目标跟踪、背景建模、目标检测+源码(opencv大作业)

基于python+opencv实现直方图的自适应阈值分割、利用聚类技术实现纹理图像分割、模板匹配技术、目标跟踪、背景建模、目标检测+源码,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~ 基于python+opencv实现直方图的自适应阈值分割、利用聚类技术实现纹理图像分割、模板匹配技术、目标跟踪、背景建模、目标检测+源码,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~ 基于python+opencv实现直方图的自适应阈值分割、利用聚类技术实现纹理图像分割、模板匹配技术、目标跟踪、背景建模、目标检测+源码,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~ 基于python+opencv实现直方图的自适应阈值分割、利用聚类技术实现纹理图像分割、模板匹配技术、目标跟踪、背景建模、目标检测+源码,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~
recommend-type

Hadoop生态系统与MapReduce详解

"了解Hadoop生态系统的基本概念,包括其主要组件如HDFS、MapReduce、Hive、HBase、ZooKeeper、Pig、Sqoop,以及MapReduce的工作原理和作业执行流程。" Hadoop是一个开源的分布式计算框架,最初由Apache软件基金会开发,设计用于处理和存储大量数据。Hadoop的核心组件包括HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce,它们共同构成了处理大数据的基础。 HDFS是Hadoop的分布式文件系统,它被设计为在廉价的硬件上运行,具有高容错性和高吞吐量。HDFS能够处理PB级别的数据,并且能够支持多个数据副本以确保数据的可靠性。Hadoop不仅限于HDFS,还可以与其他文件系统集成,例如本地文件系统和Amazon S3。 MapReduce是Hadoop的分布式数据处理模型,它将大型数据集分解为小块,然后在集群中的多台机器上并行处理。Map阶段负责将输入数据拆分成键值对并进行初步处理,Reduce阶段则负责聚合map阶段的结果,通常用于汇总或整合数据。MapReduce程序可以通过多种编程语言编写,如Java、Ruby、Python和C++。 除了HDFS和MapReduce,Hadoop生态系统还包括其他组件: - Avro:这是一种高效的跨语言数据序列化系统,用于数据交换和持久化存储。 - Pig:Pig Latin是Pig提供的数据流语言,用于处理大规模数据,它简化了复杂的数据分析任务,运行在MapReduce之上。 - Hive:Hive是一个基于HDFS的数据仓库,提供类似SQL的查询语言(HQL)来方便地访问和分析存储在Hadoop中的数据。 - HBase:HBase是一个分布式NoSQL数据库,适用于实时查询和大数据分析,它利用HDFS作为底层存储,并支持随机读写操作。 - ZooKeeper:ZooKeeper是一个协调服务,提供分布式一致性,如命名服务、配置管理、选举和分布式同步,是构建分布式应用的关键组件。 - Sqoop:Sqoop是一个工具,用于高效地在Hadoop和传统的关系型数据库管理系统(RDBMS)之间导入导出数据。 MapReduce的工作流程包括作业提交、任务调度和执行。作业由客户端提交到JobTracker,JobTracker将作业分解为多个Map任务和Reduce任务,并分配给TaskTracker节点执行。TaskTracker节点负责执行任务并定期向JobTracker汇报进度。当所有任务完成时,JobTracker通知客户端作业完成。 Hadoop及其生态系统提供了全面的解决方案,从数据存储到数据处理,再到数据分析,使得处理海量数据变得可能和高效。通过理解和掌握这些核心概念,开发者可以构建强大的分布式应用程序,应对大数据挑战。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【算法与数据结构融合】:next算法在各领域中的多维应用

![【算法与数据结构融合】:next算法在各领域中的多维应用](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20230316121305/Complexity-Analysis-A-complete-reference-(1).png) # 1. next算法概述及理论基础 在探索文本编辑、网络通信、编程语言处理、数据分析等众多领域中发挥核心作用的算法,next算法(也被称为next数组或部分匹配表)是一项极其重要的技术。next算法的基本理论在于通过一种预处理机制,提高字符串匹配的效率,它在KMP算法中扮演关键角色,是计算机科学中用
recommend-type

redis7.4安装

Redis 7.4是一个高性能的键值存储系统,常用于缓存、消息队列等场景。下面是安装Redis 7.4的基本步骤,假设你在Linux环境下: 1. **下载安装包**: - 访问Redis官方网站(https://redis.io/download)下载适用于你的系统的版本,如`redis-7.4.0.tar.gz`。 - 将下载的文件移动到合适的目录,比如`/tmp`。 2. **解压安装包**: ``` tar xvf redis-7.4.0.tar.gz ``` 3. **配置安装**: 进入解压后的目录: ``` cd redis-
recommend-type

MDS系列三相整流桥模块技术规格与特性

"MDS50A1200V是一款三相不可控整流桥,适用于高功率应用,如软启动电路、焊接设备和电机速度控制器。该芯片的最大整流电流为50A,耐压可达1200V,采用ISOTOP封装,具有高功率密度和优化的电源总线连接。" 详细内容: MDS50A1200V系列是基于半桥SCR二极管配置的器件,设计在ISOTOP模块中,主要特点在于其紧凑的封装形式,能够提供高功率密度,并且便于电源总线连接。由于其内部采用了陶瓷垫片,确保了高电压绝缘能力,达到了2500VRMS,符合UL标准。 关键参数包括: 1. **IT(RMS)**:额定有效值电流,有50A、70A和85A三种规格,这代表了整流桥在正常工作状态下可承受的连续平均电流。 2. **VDRM/VRRM**:反向重复峰值电压,可承受的最高电压为800V和1200V,这确保了器件在高压环境下的稳定性。 3. **IGT**:门触发电流,有50mA和100mA两种选择,这是触发整流桥导通所需的最小电流。 4. **IT(AV)**:平均导通电流,在单相电路中,180°导电角下每个设备的平均电流,Tc=85°C时,分别为25A、35A和55A。 5. **ITSM/IFSM**:非重复性浪涌峰值电流,Tj初始温度为25°C时,不同时间常数下的最大瞬态电流,对于8.3ms和10ms,数值有所不同,具体为420A至730A或400A至700A。 6. **I²t**:熔断I²t值,这是在10ms和Tj=25°C条件下,导致器件熔断的累积电流平方与时间乘积,数值范围为800A²S到2450A²S。 7. **dI/dt**:关断时的电流上升率,限制了电流的快速变化,避免对器件造成损害。 这些参数对于理解和使用MDS50A1200V至关重要,它们确保了器件在特定工作条件下的安全性和可靠性。在设计电路时,必须确保不超过这些绝对极限值,以防止过热、损坏或失效。此外,选择合适的驱动电路和保护机制也是使用此整流桥的关键,以确保其在电机控制、软启动等应用中的高效运行。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【提高计算效率】:next数组算法的并行化探索

![【提高计算效率】:next数组算法的并行化探索](https://itechhacks.com/wp-content/uploads/2023/01/HWINFO-RUN-1.jpg) # 1. next数组算法基础 随着数据处理需求的增长和计算能力的提升,算法优化和并行计算变得至关重要。本章将介绍next数组算法的基础知识,为读者理解后续章节的并行计算和优化内容打下基础。 ## 1.1 next数组算法概述 next数组算法是一种处理大型数据集的高效算法,特别适用于大数据环境下的数组运算。该算法能够有效减少计算资源的消耗,并提高数据处理速度。 ## 1.2 算法步骤与原理 该算法的