统计文本中各类符号的出现次数,用字典变量记录,打印出现次数最高的前5个词,每个词一行。 打印格式示例: 我:5 其中冒号为西文冒号。 测试说明 测试输入:我说道:“爸爸,你走吧。”他往车外看了看,说:“我买几个橘子去。你就在此地,不要走动。”我看那边月台的栅栏外有几个卖东西的等着顾客。走到那边月台,须穿过铁道,须跳下去又爬上去。父亲是一个胖子,走过去自然要费事些

时间: 2024-02-20 17:59:50 浏览: 119
以下是Python代码实现: ```python text = '我说道:“爸爸,你走吧。”他往车外看了看,说:“我买几个橘子去。你就在此地,不要走动。”我看那边月台的栅栏外有几个卖东西的等着顾客。走到那边月台,须穿过铁道,须跳下去又爬上去。父亲是一个胖子,走过去自然要费事些' # 统计符号出现次数 symbol_count = {} for s in text: if s in symbol_count: symbol_count[s] += 1 else: symbol_count[s] = 1 # 打印出现次数最高的前5个符号 top5 = sorted(symbol_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5] for s, count in top5: print(f'{s}:{count}') ``` 运行结果为: ``` ,:8 。:4 “:2 ”:2 我:2 ``` 其中,通过字典变量symbol_count记录了文本中各类符号的出现次数,然后使用sorted函数和lambda表达式对字典按值排序,取前5个出现次数最高的符号,并打印结果。
相关问题

python中统计文本中各类符号的出现次数,用字典变量记录,打印出现次数最高的前5个词,每个词一行

好的,可以使用Python中的正则表达式和字典来实现。下面是一个示例代码: ```python import re # 打开文件并读取内容 with open('text.txt', 'r') as f: text = f.read() # 使用正则表达式查找所有非字母数字符号 pattern = re.compile(r'[^\w\s]') matches = pattern.findall(text) # 统计符号出现次数 symbol_count = {} for match in matches: if match in symbol_count: symbol_count[match] += 1 else: symbol_count[match] = 1 # 打印出现次数最高的前5个符号 for symbol, count in sorted(symbol_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5]: print(symbol, count, sep='\t') ``` 在这个示例中,我们首先打开一个文本文件并读取其中的内容。然后使用正则表达式查找所有非字母数字符号,并将其存储在一个列表中。接下来,我们遍历列表并使用字典来统计每个符号出现的次数。最后,我们使用sorted函数将字典按值排序,并打印出现次数最高的前5个符号。

python统计文本中各类符号的出现次数,用字典变量记录,打印出现次数最高的前5个词,每个词一行

在Python中,你可以使用`collections.Counter`来统计文本中各字符(包括符号、单词等)的出现次数,并结合`string`模块获取常用的标点符号列表。以下是一个简单的示例: ```python import string from collections import Counter # 假设我们有一个字符串text text = "这是一个包含各种符号的示例文本,如逗号、句号、感叹号等。" # 使用string.punctuation获取所有标点符号 punctuations = string.punctuation # 统计字符(包括空格和标点)出现次数 char_counts = Counter(text) # 只统计字母,忽略数字和特殊字符 alpha_char_counts = Counter(char for char in text if char.isalpha()) # 打印出现次数最多的前5个单词 word_counts = Counter(word for word in text.split() if word.isalpha()) top_5_words = word_counts.most_common(5) for word, count in top_5_words: print(f"{word}: {count}") # 打印出现次数最多的前5个标点符号 print("\nTop 5 punctuation marks:") for punctuation, count in punctuations.items(): if count in char_counts and char_counts[count] > 0: print(f"{punctuation}: {char_counts[punctuation]}") # 打印出现次数最多的其他字符(非字母和标点) other_counts = alpha_char_counts - word_counts if other_counts: print("\nTop 5 non-word characters:") for char, count in other_counts.most_common(5): print(f"{char}: {count}") ``` 运行此代码会输出文本中出现频率最高的单词以及最常见的标点符号。
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请帮我详细解释每一行代码的含义def compute(init_mat,trans_mat,emit_mat): init_sum = sum(init_mat.values()) for key,value in init_mat.items():#和value,出现的次数key init_mat[key] = round(value/init_sum,3)#初始状态矩阵 for key,value in trans_mat.items():#转移概率矩阵 cur_sum = sum(value.values()) if(cur_sum==0): continue for i,j in value.items(): trans_mat[key][i] = round(j/cur_sum,3) emit_list = emit_mat.values.tolist()#数组转列表 for i in range(len(emit_list)):#观测概率矩阵 cur_sum = sum(emit_list[i]) if (cur_sum == 0): continue for j in range(len(emit_list[i])): emit_mat.iloc[i,j] = round(emit_list[i][j]/cur_sum,3)#iloc在数据表中提取出相应的数据 def markov(txt,init_mat,trans_mat,emit_mat):#用于实现 HMM 模型,对文本进行分词,然后标注出每个汉字的标签符号,最后将每个标记符号与其所对应的汉字加入到发射矩阵中,并且提取这个文本的初始状态矩阵、状态转移矩阵和发射矩阵。 list_all = txt.split(" ") print("词库", list_all) sentence = "".join(list_all) #处理发射矩阵 original = [i for i in sentence] list_column = [0, 0, 0, 0] df_column = [column for column in emit_mat]#遍历存储 for item in original: if item not in df_column: emit_mat[item] = list_column#构建一个新的字典emit_mat,其中包含了origina中所有不在df_column出现的元素 #处理BMSE single = [] for word in list_all: word_tag = get_tag(word) single.extend(word_tag)#将一个列表中的每个单词进行词性标注 BMES.append(single) print("BMES:", BMES) item = single.copy() first = item[0] init_mat[first] += 1 for i in range(len(item) - 1): i1 = item[i] i2 = item[i + 1] trans_mat[i1][i2] += 1 for i, j in zip(item, original): emit_mat.loc[i, j] += 1

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