for word in excludes: del (counts [word])

这行代码的作用是从字典counts中删除所有在列表excludes中出现的键。换句话说，如果字典counts中存在键为excludes列表中的某一元素，那么该键及其对应的值都将被删除。具体解释如下：

for word in excludes:  # 遍历excludes列表中的每个元素
    del counts[word]  # 删除counts字典中的键为word的键值对

其中，`del`是Python内置的关键字，用于删除对象。这里的对象是字典counts中的键值对。因此，`del counts[word]`的作用就是删除counts字典中的键为word的键值对。

需要注意的是，当我们在循环中修改一个可迭代对象（如字典或列表）时，可能会导致迭代过程中断或出现意外结果。因此，在删除字典中的键值对时，我们通常会使用一个副本字典来避免这种问题，例如：

excludes = ['a', 'b', 'c']
counts = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
for word in excludes:
    counts_copy = counts.copy()  # 复制一份counts字典
    del counts[word]  # 在原字典中删除键为word的键值对
print(counts)
# 输出：{'d': 4}

相关问题

def wordFreq(text, topn): words = text.split () counts = {} for word in words: counts [word] = counts.get (word, 0) + 1 excludes ={'the', 'and', 'to', 'of', 'a', 'be', 'it', 'is', 'not', 'but'} for word in excludes: del (counts [word]) items = list (counts.items () ) return items [:topn]

这段代码是用来统计文本中单词出现频率的，函数名为wordFreq，输入参数为text和topn，其中text为需要统计的文本，topn为需要返回的出现频率最高的前n个单词。

代码首先将text切分成单词，并使用counts字典记录每个单词出现的次数。接着，利用excludes集合删除一些常见单词，例如“the”、“and”等。最后将counts字典转换成列表items，并按照单词出现频率排序，返回前topn个元素。

如果你有一段需要统计单词频率的文本，可以将其作为text参数传入该函数，并指定需要返回的前n个单词。函数将返回一个列表，其中包含元组，每个元组的第一个元素是单词，第二个元素是该单词出现的次数，按照出现次数从高到低排序。

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。