from collections import counte

时间: 2023-04-25 15:04:47 浏览: 92
from collections import Counter 这是Python中collections模块中的一个类Counter。它是一个字典的子类,用于计数可哈希对象。它可以接受任何可迭代对象作为输入,例如列表、元组、字符串等,并返回一个字典,其中包含每个元素的计数。
相关问题

``` from collections import Counter```from collections import Counter word_count = Counter(words)

`collections.Counter` 是 Python 内置的一个容器映射类型,它用于统计序列(如列表、元组或字符串)中各个元素(在这里是 `words` 列表中的单词)出现的次数。通过给定一个可迭代对象,如你提到的 `words`,`Counter` 对象会创建一个字典,其中键是可计数的项目,值则是该项目的计数值。 例如,如果你有一个包含多个单词的列表: ```python words = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana'] word_count = Counter(words) ``` `word_count` 就会是一个字典,内容可能是: ``` {'apple': 2, 'banana': 3, 'orange': 1} ``` 这表示 'apple' 出现了两次,'banana' 出现了三次,'orange' 只出现了一次。`Counter` 类提供了一些方便的方法,如 `.most_common()` 来获取最常见的元素及其频率,以及 `.update()` 来合并两个计数器等。

from collections import Counter

这是一个 Python 中的 collections 模块中的 Counter 类。Counter 用于计算可迭代对象中元素的出现次数,并以字典的形式返回结果。例如,可以使用它来计算字符串中每个字符出现的次数: ```python s = "hello world" count = Counter(s) print(count) # {'h': 1, 'e': 1, 'l': 3, 'o': 2, ' ': 1, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 1} ``` 它还可以用于计算列表中元素的出现次数: ```python lst = [1, 2, 3, 1, 2, 3, 2, 2, 2] count = Counter(lst) print(count) # {1: 2, 2: 5, 3: 2} ``` 在这个例子中,数字 2 出现的次数最多,为 5 次。
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在下面这段代码的基础上进行修改import math from collections import defaultdict corpus =["二价 二价 二价 四价 预约", "四价 四价 四价 九价 预约", "九价 九价 九价 九价 预约"] words = [] for sentence in corpus: words.append(sentence.strip().split()) # 进行词频统计 def Counter(words): word_count = [] for sentence in words: word_dict = defaultdict(int) for word in sentence: word_dict[word] += 1 word_count.append(word_dict) return word_count word_count = Counter(words) # 计算TF(word代表被计算的单词,word_dict是被计算单词所在句子分词统计词频后的字典) def tf(word, word_dict): return word_dict[word] / sum(word_dict.values()) # 统计含有该单词的句子数 def count_sentence(word, word_count): return sum([1 for i in word_count if i.get(word)]) # i[word] >= 1 # 计算IDF def idf(word, word_count): return math.log((len(word_count) / (count_sentence(word, word_count) + 1)),10) # 计算TF-IDF def tfidf(word, word_dict, word_count): return tf(word, word_dict) * idf(word, word_count) p = 1 for word_dict in word_count: print("part:{}".format(p)) p += 1 for word, cnt in word_dict.items(): print("word: {} ---- TF-IDF:{}".format(word, tfidf(word, word_dict, word_count))) print("word: {} ---- TF:{}".format(word, tf(word, word_dict))) print("word: {} ---- IDF:{}".format(word, idf(word, word_count))) print("word: {} ---- count_sentence:{}".format(word, count_sentence(word, word_count))),将IDF进行改进,其中自定义热度权重文件weight.txt中我想存入的是每一个文档的热度权重,改进的idf值就是总文档热度权重总和除以包含某词所在的文档的热度权重之和然后再取对数,请写出改进后的python代码

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