phython读取文本文件中的内容,统计其频率最高的10个单词,将结果写入CSV文件中
时间: 2024-02-27 16:57:07 浏览: 27
好的,我可以帮你解决这个问题。你可以参考以下代码实现:
```python
import csv
from collections import Counter
# 读取文本文件
with open('filename.txt', 'r') as file:
text = file.read()
# 将文本内容转换为单词列表
words = text.split()
# 统计单词频率
word_counts = Counter(words)
# 获取频率最高的10个单词
top_words = word_counts.most_common(10)
# 将结果写入CSV文件
with open('result.csv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow(['Word', 'Count'])
for word, count in top_words:
writer.writerow([word, count])
```
请将 `filename.txt` 替换为你的文本文件名,将 `result.csv` 替换为你想要保存结果的CSV文件名。这段代码将生成一个只包含两列数据的CSV文件,第一列为单词,第二列为频率。
相关问题
phython中如何计算每个指标的贡献率
在Python中,计算每个指标的贡献率需要先计算出各指标的方差,并将其除以总方差。假设有n个指标,第i个指标的方差为$Var_i$,总方差为$Var_{total}$,则第i个指标的贡献率为:
$$
\frac{Var_i}{Var_{total}} \times 100\%
$$
下面是一个示例代码,假设有三个指标x、y、z,对应的数据存储在列表x_list、y_list、z_list中:
```python
import numpy as np
# 计算每个指标的方差
x_var = np.var(x_list)
y_var = np.var(y_list)
z_var = np.var(z_list)
# 计算总方差
total_var = x_var + y_var + z_var
# 计算每个指标的贡献率
x_contrib = x_var / total_var * 100
y_contrib = y_var / total_var * 100
z_contrib = z_var / total_var * 100
print("x的贡献率:{:.2f}%".format(x_contrib))
print("y的贡献率:{:.2f}%".format(y_contrib))
print("z的贡献率:{:.2f}%".format(z_contrib))
```
这里使用了NumPy库中的var()函数来计算方差。输出结果会显示每个指标的贡献率,保留了两位小数。
使用windows系统,已知student.txt文件记录了某班级学生某门课的期末成绩数据,编写一段phython编程,读取student.txt文件中的学生成绩数据,统计并输出其中的成绩最高分、最低分和平均分,其中平均分保留两位有效小数位
好的,以下是一个简单的 Python 程序,可以实现你的需求:
```python
# 打开文件,读取数据
with open('student.txt', 'r') as f:
lines = f.readlines()
# 定义变量
sum_score = 0.0
min_score = 100.0
max_score = 0.0
# 遍历数据,统计成绩
for line in lines:
score = float(line.strip())
sum_score += score
if score < min_score:
min_score = score
if score > max_score:
max_score = score
# 计算平均分
avg_score = sum_score / len(lines)
# 输出结果
print("最高分:%.2f" % max_score)
print("最低分:%.2f" % min_score)
print("平均分:%.2f" % avg_score)
```
在运行程序之前,需要确保 `student.txt` 文件与程序在同一目录下。如果不是,需要在打开文件时指定文件路径。
希望这个程序可以帮到你!
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