jupyter notebook查找出现最多次数的语句

时间: 2023-09-02 15:07:08 浏览: 200
可以使用Python中的Counter模块来统计出现次数最多的语句。下面是一个示例代码: ```python from collections import Counter # 读取jupyter notebook文件,将每个单元格的代码存储在列表中 with open('notebook.ipynb', 'r', encoding='utf-8') as f: notebook = json.load(f) cells = [cell['source'] for cell in notebook['cells'] if cell['cell_type'] == 'code'] # 将所有单元格的代码合并成一个长字符串 all_code = ''.join(cell for cell in cells for cell in cell) # 将字符串按行拆分成列表 lines = all_code.split('\n') # 使用Counter统计每行出现的次数 line_counts = Counter(lines) # 找到出现次数最多的行 most_common_line, count = line_counts.most_common(1)[0] print(f"出现次数最多的语句是:'{most_common_line}', 出现了 {count} 次。") ``` 这个代码会读取名为`notebook.ipynb`的jupyter notebook文件,提取所有的代码单元格,将它们合并成一个长字符串,然后按行拆分成列表,再使用Counter统计每行出现的次数。最后,它会找到出现次数最多的行,并输出结果。
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内容概要:本文介绍了一个新的大模型系列——DeepSeek-R1,其中包括三个子系列:DeepSeek-R1-Zero(完全依赖强化学习)、DeepSeek-R1(引入冷启动数据和多阶段训练)、DeepSeek-R1-Distill(通过知识蒸馏提升小模型推理能力)。DeepSeek-R1系列在多个基准测试中的表现优异,特别是推理能力和高性价比API服务。强化学习在提高模型推理能力方面展现了巨大潜力,而知识蒸馏技术使得小模型能够继承大模型的高性能推理能力,极大降低了计算成本。DeepSeek-R1相比OpenAI的o1系列产品,API定价更加优惠,有利于快速迭代和广泛应用。 适合人群:研究人员、开发者、产品经理,尤其是对自然语言处理、强化学习和知识蒸馏感兴趣的专业人士。 使用场景及目标:适用于希望减少对大量标记数据依赖、提升模型推理能力和商业应用的企业和个人,帮助他们实现高效低成本的大模型开发和部署。该系列模型特别适合需要快速原型开发和不断迭代的初创企业和研究机构,也适合作为教育和培训材料供学生和初学者使用。 其他说明:文中提供了详细的性能对比图表和未来发展趋势预测,对投资界也有一定的参考意义。尽管DeepSeek-R1有诸多优点,但仍存在一些局限性,如在某些特定任务上的性能不如期望。总体来说,该模型为自然语言处理技术和应用场景开辟了新的可能性。

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