private void updateCounts() { String text = textField.getText().trim(); int wordCount = countWords(text); int numberCount = countNumbers(text); wordCountLabel.setText("单词数：" + wordCount); numberCountLabel.setText("数字数：" + numberCount); wordArea.setText(getWords(text)); numberArea.setText(getNumbers(text)); } 与上述代码相呼应，数字数量不纳入单词数量中

在`updateCounts()`中，数字数量不纳入单词数量中，可以单独计算数字数量并显示在`numberCountLabel`标签中。以下是修改后的代码：

private void updateCounts() {
    String text = textField.getText().trim();
    int wordCount = countWords(text);
    int numberCount = countNumbers(text); // 计算数字数量
    wordCountLabel.setText("单词数：" + wordCount);
    numberCountLabel.setText("数字数：" + numberCount); // 显示数字数量
    wordArea.setText(getWords(text));
    numberArea.setText(getNumbers(text));
}

这样修改后，单词数量和数字数量分别计算并显示在不同的标签中，数字数量不会纳入单词数量中。

相关问题

cum_counts = np.cumsum(np.greater(counts, 0, dtype=np.int32))

这行代码的作用是计算一个数组中大于0的元素数量的累积和。具体解释如下：

- np.greater(counts, 0, dtype=np.int32)：比较数组counts中的每个元素是否大于0，返回一个由True和False组成的布尔型数组。
- np.cumsum()：对数组中的元素进行累积求和，返回一个与原数组大小相同的数组。
- np.cumsum(np.greater(counts, 0, dtype=np.int32))：这里将上面两个步骤结合起来，计算了counts数组中大于0的元素数量的累积和，得到了一个新的数组cum_counts。

例如，如果counts=[1, 2, 0, 3, 0, 0, 4]，则np.greater(counts, 0, dtype=np.int32)=[1, 1, 0, 1, 0, 0, 1]，np.cumsum(np.greater(counts, 0, dtype=np.int32))=[1, 2, 2, 3, 3, 3, 4]，因此cum_counts=[1, 2, 2, 3, 3, 3, 4]。

counts[rword]=counts.get(rword,0)+1

这是一个Python字典的操作，它将rword添加到counts字典中，并将它的值加1。如果rword已经存在于counts字典中，则将其对应的值加1；否则，将其添加到counts字典中，并将其值初始化为1。

这段代码可以用来统计一个文本中每个单词出现的次数。例如：

text = "this is a sample text for testing"
words = text.split()
counts = {}
for word in words:
    rword = word.lower()
    counts[rword] = counts.get(rword, 0) + 1
print(counts)

这个例子中，我们首先将文本拆分成单词，并将它们存储在一个列表中。然后，我们遍历列表中的所有单词，将它们转换为小写字母，并将它们添加到counts字典中。最后，我们输出counts字典，它会显示每个单词出现的次数。