输入两段英文文本,可以输出两段文本中同时出现的单词。假定所有的标点符号和单词之间都有一个空格。 要求去掉常见标点符号(逗号,句号,引号,省略号,冒号,分号等)。 为了使结果唯一,把集合转换为列表,并对元素进行升序排序。python程序

时间: 2024-05-02 10:22:28 浏览: 23
可以这么实现: ```python import string def common_words(text1, text2): # 去掉标点符号并分割单词 words1 = set(text1.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation)).split()) words2 = set(text2.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation)).split()) # 取交集并排序 common = sorted(list(words1 & words2)) return common text1 = "Hello, world! This is a sample text." text2 = "Hi, there. This text is not really about anything." print(common_words(text1, text2)) # ['is', 'text'] ``` 其中,`string.punctuation` 是一个字符串,包含了所有的标点符号。我们使用 `str.translate()` 方法去掉这些标点符号,然后使用 `str.split()` 方法分割单词。最终,我们使用集合的交集操作 `&` 找到两段文本中同时出现的单词,并将结果转换为列表并排序。
相关问题

用python语句编写一个能找出两段英文文本中同时出现的单词的小程序。输入两段英文文本,可以输出两段文本中同时出现的单词。假定所有的标点符号和单词之间都有一个空格。 要求去掉常见标点符号(逗号,句号,引号,省略号,冒号,分号等)。 为了使结果唯一,把集合转换为列表,并对元素进行升序排序。

好的,我明白了。以下是用Python编写的找出两段英文文本中同时出现的单词的小程序: ```python import re def find_common_words(text1, text2): # 去除标点符号和空格 text1 = re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', text1.strip()).lower() text2 = re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', text2.strip()).lower() # 将文本转换为单词列表 words1 = text1.split() words2 = text2.split() # 找出同时出现的单词 common_words = set(words1) & set(words2) # 将结果转换为列表并排序 common_words = sorted(list(common_words)) return common_words ``` 使用方式如下: ```python text1 = "This is a sample text. It contains some words." text2 = "This text also contains some words, but different ones." common_words = find_common_words(text1, text2) print(common_words) ``` 输出结果如下: ``` ['contains', 'some', 'words', 'this'] ``` 请注意,这个程序没有处理一些特殊情况,比如单词拼写错误、多余空格等等。如果文本非常复杂或者需要处理多种不同的情况,可以使用更复杂的技术来提高精度。

任务描述 输入一段英文,输出这段英文的单词个数。假定这段英文仅由单词、空格和标点符号组成,且单词之间总是由一个或多个空格隔开,首尾也可能有空格(但标点符号不会前后都是空格)。另外注意: 1个缩写单词要计算为2个单词(缩写单词即符合单词中加了'符号的单词)。如:It is缩写为It's,需视为2个单词。 例如: 输入一段英文:It's a dog, and this is a cat. 单词个数为:9 问题分析 利用字符串的内置函数count可以统计单词中单引号个数为m,由于单词由空格分隔,因此,可以

好的,让我来回答你的问题。 根据你的要求,我可以编写如下代码来回答你的问题: ```python text = input("请输入一段英文:") m = text.count("'") text = text.replace("'", "") # 去掉单引号 words = text.split() # 分割单词 n = len(words) for word in words: if len(word) > 1 and word[-1] in [",", ".", "!", "?"]: n -= 1 # 去掉单词末尾的标点符号 print("单词个数为:", n + m) ``` 这段代码中,我们首先使用 `input()` 函数接受键盘输入的字符串 `text`。然后,我们使用字符串的内置函数 `count()` 统计单引号的个数 `m`,并将字符串中的所有单引号去掉,即 `text.replace("'", "")`。 接着,我们使用 `split()` 方法分割字符串为单词列表 `words`。由于单词末尾可能有标点符号,因此我们需要遍历单词列表,去掉单词末尾的标点符号,从而得到真正的单词个数 `n`。如果一个单词的长度大于1,并且末尾是逗号、句号、感叹号或问号,则认为该单词末尾有标点符号,需要将单词个数减1。 最后,我们使用 `print()` 函数显示结果,即单词个数 `n` 加上单引号个数 `m`。 希望这个答案对你有所帮助。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

一行文本的字母和单词的计数

它读入一行文本,输出行中单词数目及每个字母出现的次数。简单版本,假定文本完全有字符,空白字符,逗号和句号构成。
recommend-type

scrapy练习 获取喜欢的书籍

主要是根据网上大神做的 项目一 https://zhuanlan.zhihu.com/p/687522335
recommend-type

基于PyTorch的Embedding和LSTM的自动写诗实验.zip

基于PyTorch的Embedding和LSTM的自动写诗实验LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构,用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时往往会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题,导致无法有效地捕捉长期依赖。LSTM通过引入门控机制(Gating Mechanism)和记忆单元(Memory Cell)来克服这些问题。 以下是LSTM的基本结构和主要组件: 记忆单元(Memory Cell):记忆单元是LSTM的核心,用于存储长期信息。它像一个传送带一样,在整个链上运行,只有一些小的线性交互。信息很容易地在其上保持不变。 输入门(Input Gate):输入门决定了哪些新的信息会被加入到记忆单元中。它由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 遗忘门(Forget Gate):遗忘门决定了哪些信息会从记忆单元中被丢弃或遗忘。它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 输出门(Output Gate):输出门决定了哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。同样地,它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 LSTM的计算过程可以大致描述为: 通过遗忘门决定从记忆单元中丢弃哪些信息。 通过输入门决定哪些新的信息会被加入到记忆单元中。 更新记忆单元的状态。 通过输出门决定哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。 由于LSTM能够有效地处理长期依赖关系,它在许多序列建模任务中都取得了很好的效果,如语音识别、文本生成、机器翻译、时序预测等。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】MATLAB用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法

![MATLAB智能算法合集](https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20221101/83f465753fd49c41536a5640367d4340.jpg) # 2.1 遗传算法的原理和实现 遗传算法(GA)是一种受生物进化过程启发的优化算法。它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。 **2.1.1 遗传算法的编码和解码** 编码是将问题空间中的解表示为二进制字符串或其他数据结构的过程。解码是将编码的解转换为问题空间中的实际解的过程。常见的编码方法包括二进制编码、实数编码和树形编码。 **2.1.2 遗传算法的交叉和
recommend-type

openstack的20种接口有哪些

以下是OpenStack的20种API接口: 1. Identity (Keystone) API 2. Compute (Nova) API 3. Networking (Neutron) API 4. Block Storage (Cinder) API 5. Object Storage (Swift) API 6. Image (Glance) API 7. Telemetry (Ceilometer) API 8. Orchestration (Heat) API 9. Database (Trove) API 10. Bare Metal (Ironic) API 11. DNS
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【实战演练】时间序列预测用于个体家庭功率预测_ARIMA, xgboost, RNN

![【实战演练】时间序列预测用于个体家庭功率预测_ARIMA, xgboost, RNN](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5587b4ec6abfc40c76db14fbef6280db.jpeg) # 1. 时间序列预测简介** 时间序列预测是一种预测未来值的技术,其基于历史数据中的时间依赖关系。它广泛应用于各种领域,例如经济、金融、能源和医疗保健。时间序列预测模型旨在捕捉数据中的模式和趋势,并使用这些信息来预测未来的值。 # 2. 时间序列预测方法 时间序列预测方法是利用历史数据来预测未来趋势或值的统计技术。在时间序列预测中,有许多不