for word in bandedWords set: del counts [word] temp=list(counts.items)) temp.sort(key=lambda x:×[1],reverse = True) temp.pop(0) x=int(input(“輸入一个正整数"）） subitem=list(temp) [0:×] print(subitem) sub_dict=dict(subitem)的作用

这段代码的作用是：

1. 遍历一个名为 bandedWords 的集合，将其中的元素在名为 counts 的字典中删除。
2. 将 counts 字典中的每个键值对转换为元组，存入一个名为 temp 的列表中。
3. 对 temp 列表中的元素按照其值的大小进行排序，排序后的列表中第一个元素将从字典中删除。
4. 从用户输入中获取一个正整数 x。
5. 将排序后的 temp 列表中前 x 个元素存入 subitem 列表中。
6. 将 subitem 列表中的元素转换为字典 sub_dict。

相关问题

for word in bandedWords set: del counts word temp=list(counts. items 0) temp.sort(key= lambda xx [1], reverse = True) temp.pop(0) 。 x=int(input(输入一个正整数少） subitem=list(temp)[0:×] print(subitem) sub_dict=dict(subitem)这段代码的意思

这段代码的意思如下：

1. 遍历 `bandedWords` 集合中的每个单词 `word`，并将其从 `counts` 字典中删除，即删除包含在 `bandedWords` 中的单词的出现次数。

for word in bandedWords:
    del counts[word]

2. 将 `counts` 字典中的每个键值对转换成元组并保存到列表 `temp` 中，并按照元组的第二个元素进行降序排序。

temp = list(counts.items())
temp.sort(key=lambda xx: xx[1], reverse=True)

3. 从 `temp` 列表中删除第一个元素（即出现次数最多的单词）。

temp.pop(0)

4. 从标准输入中读取一个整数，并从 `temp` 列表中取出前 `x` 个元素，并将其保存到列表 `subitem` 中。

x = int(input("输入一个正整数："))
subitem = list(temp)[:x]

5. 将列表 `subitem` 转换成字典 `sub_dict`。

sub_dict = dict(subitem)

综上，这段代码的作用是从一个文本中统计单词出现次数，然后从中删除指定的单词，找出出现次数次多的前 x 个单词，并将它们保存到一个字典中。

针对以下python代码的解释以及实验小结：import jieba excludes={"一个","两个","只见","如何","那里","哥哥","说道","这里","出来","众人"} txt = open("水浒传.txt", "r",encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word)==1: continue; else: counts[word] = counts.get(word,0) + 1 for word in excludes: del counts[word] items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) for i in range(10): word, count = items[i] print ("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))

这段代码的功能是读取《水浒传》这本小说的文本，使用结巴分词库对文本进行分词，并统计每个词语出现的次数，最终输出出现频率排名前十的词语及其出现次数。

代码中使用了jieba分词库对文本进行分词，将结果保存在words列表中。接着使用一个字典counts来记录每个词语出现的次数，如果词语已经出现过，则将其出现次数加一；否则将其出现次数设为1。在统计完所有词语的出现次数后，代码会删除excludes列表中包含的词语，这些词语通常是一些无意义的停用词。最后将counts字典转换为一个元素为元组的列表items，并按照每个元组的第二个元素（即出现次数）进行降序排序。代码最后输出出现频率排名前十的词语及其出现次数。

实验小结：本代码演示了使用结巴分词库对文本进行分词，并进行文本挖掘的基本步骤，包括去除无意义的停用词、统计每个词语出现的次数、排序并输出出现频率排名前十的词语及其出现次数。这些步骤在文本处理和自然语言处理中都非常常见。