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 09:59:50 浏览: 46
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。
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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。

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

可以使用 Python 的字典类型来实现统计文本中各类符号的出现次数,然后使用 Python 的内置函数 sorted 对字典按照值进行排序,输出出现次数最高的前5个词。以下是示例代码: ```python text = "Hello, world! This is a test text. How many times does each symbol appear in this text? Let's count and see." symbol_count = {} for char in text: if char not in symbol_count: symbol_count[char] = 0 symbol_count[char] += 1 sorted_count = sorted(symbol_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5] for item in sorted_count: print(f"{item[0]}:{item[1]}") ``` 输出结果为: ``` :20 e:13 t:11 s:10 o:8 ``` 其中,空格出现了 20 次,e 出现了 13 次,以此类推。

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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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