for i in range(5): print(f"{sorted_word_count[i][0]}:{sorted_word_count[i][1]}") # 输出前五个单词及其出现次数这一段有问题

时间: 2023-12-11 10:02:58 浏览: 36
如果这段代码出现问题,可能是因为 `sorted_word_count` 这个变量没有被定义或者没有按照想象中的方式排序。请检查一下代码中是否有定义 `sorted_word_count`,以及它的排序方式是否正确。另外,你可以尝试使用以下代码来输出前五个单词及其出现次数: ``` for i in range(5): print(f"{word_count[i][0]}: {word_count[i][1]}") ``` 其中,`word_count` 是一个存储单词及其出现次数的列表,按照出现次数从大到小排序。如果你的代码中没有定义 `word_count`,可以按照以下方式定义: ``` word_count = [] for word in words: if word not in stopwords: if word in word_count: word_count[word] += 1 else: word_count[word] = 1 sorted_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) ``` 这段代码会将文章中所有的单词及其出现次数存储在 `word_count` 列表中,并按照出现次数从大到小排序。
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下面代码输出结果为什么会重复z坐标相同的原子个数为: 1 x坐标相同的原子个数为: 2 y坐标相同的原子个数为: 2 z坐标相同的原子个数为: 1 y坐标相同的原子个数为: 1 x坐标相同的原子个数为: 2 y坐标相同的原子个数为: 1 z坐标相同的原子个数为: 2。代码如下:atom_coords = [(1, 2, 3), (2, 3, 4), (1, 2, 3), (3, 4, 5), (2, 3, 4)] # 按照x、y、z三个方向进行排序 sorted_coords = sorted(atom_coords) # 统计相同坐标的原子个数 count_x = count_y = count_z = 1 # 初始化计数器为1,因为第一个原子是唯一的 for i in range(1, len(sorted_coords)): if sorted_coords[i][0] == sorted_coords[i-1][0]: count_x += 1 else: print("x坐标相同的原子个数为:", count_x) count_x = 1 # 重置计数器 if sorted_coords[i][1] == sorted_coords[i-1][1]: count_y += 1 else: print("y坐标相同的原子个数为:", count_y) count_y = 1 # 重置计数器 if sorted_coords[i][2] == sorted_coords[i-1][2]: count_z += 1 else: print("z坐标相同的原子个数为:", count_z) count_z = 1 # 重置计数器 # 打印最后一组相同坐标的原子个数 print("x坐标相同的原子个数为:", count_x) print("y坐标相同的原子个数为:", count_y) print("z坐标相同的原子个数为:", count_z)

输出结果重复是因为在循环结束后,只打印了最后一组相同坐标的原子个数,而没有打印前几组。你可以将最后三行的代码放在循环内部,这样每当一个方向的坐标改变时,就会打印出上一组相同坐标的原子个数,避免了重复输出的问题。修改后的代码如下: ```python atom_coords = [(1, 2, 3), (2, 3, 4), (1, 2, 3), (3, 4, 5), (2, 3, 4)] # 按照x、y、z三个方向进行排序 sorted_coords = sorted(atom_coords) # 统计相同坐标的原子个数 count_x = count_y = count_z = 1 # 初始化计数器为1,因为第一个原子是唯一的 for i in range(1, len(sorted_coords)): if sorted_coords[i][0] == sorted_coords[i-1][0]: count_x += 1 else: print("x坐标相同的原子个数为:", count_x) count_x = 1 # 重置计数器 if sorted_coords[i][1] == sorted_coords[i-1][1]: count_y += 1 else: print("y坐标相同的原子个数为:", count_y) count_y = 1 # 重置计数器 if sorted_coords[i][2] == sorted_coords[i-1][2]: count_z += 1 else: print("z坐标相同的原子个数为:", count_z) count_z = 1 # 重置计数器 # 打印最后一组相同坐标的原子个数 if i == len(sorted_coords) - 1: print("x坐标相同的原子个数为:", count_x) print("y坐标相同的原子个数为:", count_y) print("z坐标相同的原子个数为:", count_z) ``` 这样修改后,输出结果就不会重复了。

import re # 读取文件 with open("消极文本消极词_去除停用词.txt", mode="r", encoding="utf-8") as f: text = f.read() # 使用正则表达式匹配所有单词 words = re.findall(r"\b\w+\b", text) # 去除停用词 stopwords = ["的", "了", "是", "在", "我", "有", "和","厉害", "就","恐怖", "不", "人", "都", "一", "一个", "上", "也", "很", "到", "说", "要", "去", "你", "会", "着", "没有", "看", "好", "自己", "这"] filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords] # 统计词频 word_count = {} for word in filtered_words: if word in word_count: word_count[word] += 1 else: word_count[word] = 1 # 排序并打印前20 sorted_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) for i in range(20): print(f"{i+1}. {sorted_word_count[i][0]}: {sorted_word_count[i][1]}")输出了前20个数据 并将其保存到新的文件当中

好的,那你需要添加一个保存文件的步骤。可以使用以下代码: ``` # 保存到文件 with open("词频统计结果.txt", mode="w", encoding="utf-8") as f: for i in range(20): f.write(f"{i+1}. {sorted_word_count[i][0]}: {sorted_word_count[i][1]}\n") ``` 这样就会将前20个词频统计结果保存到一个名为“词频统计结果.txt”的文件中。

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import jieba import math import re from collections import Counter # 读入两个txt文件存入s1,s2字符串中 s1 = open('1.txt', 'r').read() s2 = open('2.txt', 'r').read() # 利用jieba分词与停用词表,将词分好并保存到向量中 stopwords = [] fstop = open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') for eachWord in fstop: eachWord = re.sub("\n", "", eachWord) stopwords.append(eachWord) fstop.close() s1_cut = [i for i in jieba.cut(s1, cut_all=True) if (i not in stopwords) and i != ''] s2_cut = [i for i in jieba.cut(s2, cut_all=True) if (i not in stopwords) and i != ''] # 使用TF-IDF算法调整词频向量中每个词的权重 def get_tf_idf(word, cut_list, cut_code_list, doc_num): tf = cut_list.count(word) df = sum(1 for cut_code in cut_code_list if word in cut_code) idf = math.log(doc_num / df) return tf * idf word_set = list(set(s1_cut).union(set(s2_cut))) doc_num = 2 # 计算TF-IDF值并保存到向量中 s1_cut_tfidf = [get_tf_idf(word, s1_cut, [s1_cut, s2_cut], doc_num) for word in word_set] s2_cut_tfidf = [get_tf_idf(word, s2_cut, [s1_cut, s2_cut], doc_num) for word in word_set] # 获取TF-IDF值最高的前k个词 k = 10 s1_cut_topk = [word_set[i] for i in sorted(range(len(s1_cut_tfidf)), key=lambda x: s1_cut_tfidf[x], reverse=True)[:k]] s2_cut_topk = [word_set[i] for i in sorted(range(len(s2_cut_tfidf)), key=lambda x: s2_cut_tfidf[x], reverse=True)[:k]] # 使用前k个高频词的词频向量计算余弦相似度 s1_cut_code = [s1_cut.count(word) for word in s1_cut_topk] s2_cut_code = [s2_cut.count(word) for word in s2_cut_topk] sum = 0 sq1 = 0 sq2 = 0 for i in range(len(s1_cut_code)): sum += s1_cut_code[i] * s2_cut_code[i] sq1 += pow(s1_cut_code[i], 2) sq2 += pow(s2_cut_code[i], 2) try: result = round(float(sum) / (math.sqrt(sq1) * math.sqrt(sq2)), 3) except ZeroDivisionError: result = 0.0 print("\n余弦相似度为:%f" % result)

import os import random import shutil # 步骤1:创建文件并进行删除确认 file_path = '' if os.name == 'nt': # Windows系统 file_path = 'D:\\test.txt' elif os.name == 'posix': # Linux系统 file_path = '\\usr\\local\\test.txt' else: print("不支持的操作系统!") exit(1) if os.path.exists(file_path): while True: delete_choice = input(f"文件 {file_path} 已存在,是否删除并重新创建? (y/n): ") if delete_choice.lower() == 'y': os.remove(file_path) print(f"文件 {file_path} 已删除!") break elif delete_choice.lower() == 'n': print("请手动删除文件后重新运行程序!") exit(1) else: print("输入无效,请重新输入!") # 步骤2:随机写入10个小数并检查是否满足要求 neg_count = 0 while neg_count < 2: random_nums = [round(random.uniform(-1, 1), 2) for _ in range(10)] neg_count = sum(1 for num in random_nums if num < 0) with open(file_path, 'w') as file: file.write(','.join(map(str, random_nums))) print("已创建文件 {} 并已写入 10 个随机数据!".format(file_path)) # 步骤3:读取文件中的小数并排序 with open(file_path, 'r') as file: nums_str = file.read().strip() nums_list = list(map(float, nums_str.split(','))) print("从D:\\test.txt中读取到的数据为:".format(file_path, nums_str)) print(nums_str) sorted_nums_list = sorted(nums_list, reverse=True) # 修改为排序后的列表 sorted_nums_str = ','.join(map(str, sorted_nums_list)) # 修改为排序后的字符串 # 步骤4:删除小数点、负号和逗号 sorted_nums_str = sorted_nums_str.replace(',', '') print('排序之后得到的字符串为:') print(sorted_nums_str) sorted_nums_str = sorted_nums_str.replace('.', '').replace(',', '').replace('0','') sorted_nums_int = (sorted_nums_str) formatted_result = format(sorted_nums_str) print("经过处理之后的字符串为:\n{}".format(formatted_result)) # 步骤5:追加计算结果到文件 with open(file_path, 'a') as file: file.write('\n' + formatted_result) print("已追加该数值!".format(file_path)) src_file = r'D:\test.txt' dst_file = r'D:\test_solved.txt' shutil.copy2(src_file,dst_file) print('已移动至当前目录!') print('已改名!') print('程序运行完毕!')

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