word_count = {} for word in words: if len(word) >= 2: word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1 这段代码如何了解

时间: 2024-04-06 07:31:52 浏览: 9
这段代码是 Python 中用于计算单词出现次数的常见方式之一。它使用了一个字典 `word_count` 来记录每个单词出现的次数。对于给定的一个列表 `words`,代码会遍历其中的每个单词,如果其长度大于等于2,则将其加入 `word_count` 中。如果该单词已经在字典中,则将其出现次数加1,否则将其出现次数初始化为1。最后,代码会返回一个字典 `word_count`,其中包含了所有单词的出现次数。
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with open('行政管理.txt', 'r') as f: text = f.read() keywords = ['行政管理', '学生', '教育', '制度', '效率'] def count_words(text): word_count = {} for word in keywords: count = text.count(word) word_count[word] = count return word_count word_count = count_words(text) plt.bar(range(len(word_count)), list(word_count.values()), align='center') plt.xticks(range(len(word_count)), list(word_count.keys())) plt.show()有什么问题

这段代码存在一些问题: 1. 缺少导入 matplotlib 库,需要添加导入语句。 2. 函数 `count_words(text)` 的参数 `text` 应该作为函数的参数传入,而不是作为全局变量使用。 3. 函数 `count_words(text)` 可以使用列表推导式和字典推导式进行简化。 4. `plt.bar()` 函数的第一个参数应该是一个序列,例如列表或元组,而不是一个范围对象。可以使用 `list()` 函数将范围对象转换为列表。 5. `plt.xticks()` 函数的第一个参数应该是一个序列,例如列表或元组,而不是一个范围对象。可以使用 `list()` 函数将范围对象转换为列表。 下面是修改后的代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt def count_words(text, keywords): word_count = {word: text.count(word) for word in keywords} return word_count with open('行政管理.txt', 'r') as f: text = f.read() keywords = ['行政管理', '学生', '教育', '制度', '效率'] word_count = count_words(text, keywords) plt.bar(list(word_count.keys()), list(word_count.values()), align='center') plt.xticks(list(range(len(word_count))), list(word_count.keys())) plt.show() ```

把这段代码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)))中计算idf的def idf(word, word_count)部分改成自定义输入权重[1,2,3]得到最终的改进后的TF-IDF值,请帮我改进一下代码

好的,根据您的要求,我修改了代码,将idf的计算方式修改为自定义输入权重[1,2,3],代码如下: ``` 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, weights): return math.log((len(word_count) / (count_sentence(word, word_count) + 1)),10) * weights[word] # 计算TF-IDF def tfidf(word, word_dict, word_count, weights): return tf(word, word_dict) * idf(word, word_count, weights) # 自定义权重 weights = { "二价": 1, "四价": 2, "九价": 3, } 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, weights))) print("word: {} ---- TF:{}".format(word, tf(word, word_dict))) print("word: {} ---- IDF:{}".format(word, idf(word, word_count, weights))) print("word: {} ---- count_sentence:{}".format(word, count_sentence(word, word_count))) ``` 在这个代码中,我们增加了一个新的参数weights,用来存储自定义的权重,然后在idf计算时,乘以相应的权重。最后在计算tfidf时,将权重传递给idf函数即可。

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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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