使用python从键盘读入由仅由英文构成的多行文本,借助于字典统计其中每个单词出现的次数。然后按字典递增序按格式输出每个单次出现的次数。 要求: 1. 所有单词不区分大小写,输出时按小写格式输出; 2. 需要排除! , : ?等英文符号,即这些符号不应作为单词的构成部分; 3. 需要排除0,1,2,... 9等数字,即这些数字不应作为单词的构成部分。 输入格式: 行数n 第1行内容 第2行内容 .... 第n行内容 输出格式: 单词1 单词1出现次数 单词2 单词2出现次数 ... 单词k 单词k出现次数 注意: 单词1, 2,.... k 按字典递增序。

时间: 2024-03-23 12:36:06 浏览: 157
以下是实现该功能的 Python 代码: ```python import string # 读取输入的多行文本 n = int(input()) text = '' for i in range(n): text += input() + '\n' # 统计单词出现次数 words = {} for word in text.lower().split(): # 排除符号和数字 word = word.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation + string.digits)) if word: words[word] = words.get(word, 0) + 1 # 按字典递增序输出单词和出现次数 for word in sorted(words): print(word, words[word]) ``` 该代码首先读取输入的多行文本,并将它们拼接成一个字符串。接着,它使用 `string.punctuation` 和 `string.digits` 来定义需要排除的符号和数字。然后,它遍历文本中的每个单词,将单词转换为小写,并排除符号和数字。最后,它使用字典统计每个单词出现的次数,并按字典递增序输出单词和出现次数。
相关问题

从键盘读入由仅由英文构成的多行文本,借助于字典统计其中每个单词出现的次数。然后按字典递增序按格式输出每个单次出现的次数。

### 回答1: 可以使用Python编程语言来实现这个任务。具体步骤如下: 1. 从键盘读入多行文本,可以使用input()函数或者sys.stdin.readline()函数来实现。 2. 将读入的文本按照空格或者换行符分割成单词,可以使用split()函数来实现。 3. 借助于字典统计每个单词出现的次数,可以使用for循环遍历每个单词,然后使用字典的get()方法来获取该单词在字典中的计数器,如果该单词不存在于字典中,则创建一个新的计数器。 4. 按照字典递增序输出每个单词出现的次数,可以使用sorted()函数来对字典按照键值排序,然后使用for循环遍历每个键值对,按照指定的格式输出。 下面是一个简单的Python程序实现: ```python import sys # 读入多行文本 lines = [] while True: line = sys.stdin.readline().strip() if not line: break lines.append(line) # 统计单词出现次数 word_count = {} for line in lines: words = line.split() for word in words: count = word_count.get(word, ) word_count[word] = count + 1 # 按照字典递增序输出结果 for word, count in sorted(word_count.items()): print("{} {}".format(word, count)) ``` 这个程序可以从标准输入中读入多行文本,然后统计每个单词出现的次数,并按照字典递增序输出结果。输出的格式为每行一个单词和它出现的次数,中间用空格隔开。 ### 回答2: 题目要求读入多行由英文单词构成的文本,需要用到Python中的input()函数。该函数可以接收从键盘输入的一行字符串,因此可以使用while循环来不断读取多行文本,直到输入空行为止。 为了统计每个单词出现的次数,首先需要将文本按照空格分割,得到单词列表。可以使用split()函数来实现。接下来需要建立一个空的字典,通过循环遍历单词列表,将每个单词作为字典的键,并在相应的值上加1。 最后需要按照字典键的递增序输出每个单词出现的次数。可以使用sorted()函数进行排序,将字典按照键的递增序转换成元组列表,然后遍历该列表,将每个元组输出即可。 下面给出示例代码实现: ```python word_counts = {} while True: line = input() if not line: break words = line.split() for word in words: if word not in word_counts: word_counts[word] = 0 word_counts[word] += 1 sorted_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[0]) for item in sorted_counts: print('{0} {1}'.format(item[0], item[1])) ``` 以上代码中,sorted_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[0])将字典word_counts按照键的递增序转换成元组列表,并赋值给sorted_counts变量。lambda x: x[0]表示按照元组的第一个元素(即键)进行排序。最后,遍历sorted_counts,输出每个元组的键与值即可。 注意:由于题目中要求输出格式,因此使用了format()函数来输出每个元组,大括号{}表示需要格式化的位置。其中,{0}表示第一个参数的位置,{1}表示第二个参数的位置,分别与item[0]和item[1]匹配。 ### 回答3: 题目要求我们统计由仅由英文构成的多行文本中每个单词出现的次数并按字典递增序输出每个单次出现的次数。根据题目要求,我们需要依次完成以下任务: 1. 读入由仅由英文构成的多行文本 2. 将文本按行分解为多个字符串 3. 将每个字符串按照空格分解为多个单词 4. 统计每个单词出现的次数 5. 按字典递增序排序 6. 格式输出每个单次出现的次数 为了完成以上任务,我们可以借助Python中的一些内置函数和数据类型,具体实现方法如下: 1. 从键盘读入由仅由英文构成的多行文本 在Python中,可以使用input()函数从键盘读入一行字符串。为了读取多行文本,我们可以使用循环语句,每次输入一行文本直到输入空行为止,代码如下: ``` text = "" # 初始化字符串变量 while True: line = input() # 从键盘读入一行文本 if not line: # 如果读入的是一个空行 break # 结束循环 text += line + "\n" # 将读入的行拼接到字符串变量中 ``` 2. 将文本按行分解为多个字符串 Python中的字符串类型提供了splitlines()方法,可以将字符串按照换行符分解成多个子字符串,代码如下: ``` lines = text.splitlines() # 将文本按行分解为多个字符串 ``` 3. 将每个字符串按照空格分解为多个单词 Python中的字符串类型提供了split()方法,可以将字符串按照指定的分隔符分解成多个子字符串,代码如下: ``` words = [] # 初始化空列表 for line in lines: words.extend(line.split()) # 将每个字符串按照空格分解为多个单词并添加到列表中 ``` 需要注意的是,这里要使用extend()方法将分解出来的单词依次添加到列表中,而不能使用append()方法,因为如果使用append()方法会将整个分解出来的单词列表作为一个元素添加到列表中。 4. 统计每个单词出现的次数 Python中的字典类型可以用来记录每个单词出现的次数,具体实现方法如下: ``` word_count = {} # 初始化空字典 for word in words: if word in word_count: # 如果单词已经在字典中出现过 word_count[word] += 1 # 将单词出现次数加1 else: # 如果单词是第一次出现 word_count[word] = 1 # 记录单词出现次数为1 ``` 5. 按字典递增序排序 Python中的字典类型并不能直接排序,但可以使用sorted()函数对字典的键值对进行排序,具体实现方法如下: ``` word_count_sorted = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[0]) # 按字典递增序排序 ``` 这里的sorted()函数返回一个元素为键值对的列表,可以使用items()方法将字典转换为这种格式,而lambda表达式定义了排序规则,这里使用x[0]表示按照键进行排序。 6. 格式输出每个单次出现的次数 输出格式可以采用字符串的format()方法来实现,在{}中使用特定的格式字符串表示输出值的格式,具体实现方法如下: ``` for word, count in word_count_sorted: print("{:10} {}".format(word, count)) # 输出单词和出现次数 ``` 这里的{:10}表示输出10个字符宽度的字符串,如果单词长度小于10,则在单词后面自动补齐空格。如果单词长度大于10,则输出原字符串。{}后面的format()方法用于填充输出值,这里分别填充了单词和出现次数。 综上所述,完整的代码实现如下: ``` text = "" # 初始化字符串变量 while True: line = input() # 从键盘读入一行文本 if not line: # 如果读入的是一个空行 break # 结束循环 text += line + "\n" # 将读入的行拼接到字符串变量中 lines = text.splitlines() # 将文本按行分解为多个字符串 words = [] # 初始化空列表 for line in lines: words.extend(line.split()) # 将每个字符串按照空格分解为多个单词并添加到列表中 word_count = {} # 初始化空字典 for word in words: if word in word_count: # 如果单词已经在字典中出现过 word_count[word] += 1 # 将单词出现次数加1 else: # 如果单词是第一次出现 word_count[word] = 1 # 记录单词出现次数为1 word_count_sorted = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[0]) # 按字典递增序排序 for word, count in word_count_sorted: print("{:10} {}".format(word, count)) # 输出单词和出现次数 ```
阅读全文

相关推荐

大家在看

recommend-type

软件工程-总体设计概述(ppt-113页).ppt

软件工程-总体设计概述(ppt-113页).ppt
recommend-type

欧姆龙编码器E6B2-CWZ6C

本文档介绍了欧姆龙编码器的基本数据以及使用方式,可以供给那些需要使用欧姆龙编码器的同学阅读
recommend-type

中国移动5G规模试验测试规范--核心网领域--SA基础网元性能测试分册.pdf

目 录 前 言............................................................................................................................ 1 1. 范围........................................................................................................................... 2 2. 规范性引用文件....................................................................................................... 2 3. 术语、定义和缩略语............................................................................................... 2 3.1. 测试对象........................................................................................................ 3 4. 测试对象及网络拓扑............................................................................................... 3 ................................................................................................................................ 3 4.1. 测试组网........................................................................................................ 3 5. 业务模型和测试方法............................................................................................... 6 5.1. 业务模型........................................................................................................ 6 5.2. 测试方法........................................................................................................ 7 6. 测试用例................................................................................................................... 7 6.1. AMF性能测试................................................................................................ 7 6.1.1. 注册请求处理能力测试..................................................................... 7 6.1.2. 基于业务模型的单元容量测试.........................................................9 6.1.3. AMF并发连接管理性能测试........................................................... 10 6.2. SMF性能测试............................................................................................... 12 6.2.1. 会话创建处理能力测试................................................................... 12 6.2.2. 基
recommend-type

Pr1Wire2432Eng_reset_2432_

THIS SOFTWARE IS DESIGNED TO RESET CHIP 2432
recommend-type

10-虚拟内存的基本概念和请求分页处理方式.pdf

虚拟内存的基本概念和请求分页处理方式

最新推荐

recommend-type

python统计文本文件内单词数量的方法

在Python编程语言中,统计文本文件内的单词数量是一项常见的任务,尤其在数据分析、文本处理或者自然语言处理领域。本文将详细讲解如何通过Python实现这一功能,涉及到的关键知识点包括文件操作、字符串处理以及列表...
recommend-type

Python实现统计英文单词个数及字符串分割代码

在Python编程语言中,统计英文单词个数和字符串分割是常见的文本处理任务。这里我们将详细探讨这两种操作的实现方法。 首先,让我们来看一下如何进行字符串分割。在Python中,`str.split()` 方法是用于将字符串分割...
recommend-type

python如何制作英文字典

下面我们将详细讨论如何使用Python来制作一个简单的英文字典程序,包括添加单词、查询、退出功能,并将数据保存到文件。 首先,我们需要了解Python中的字典数据类型。字典是一种可变容器模型,它存储一系列键值对,...
recommend-type

python将每个单词按空格分开并保存到文件中

标题提到的"python将每个单词按空格分开并保存到文件中",这是一个基础但实用的操作,尤其在文本处理、数据分析或者自然语言处理(NLP)等领域。下面我们将详细讨论如何实现这个功能。 首先,我们需要导入必要的库...
recommend-type

python字典快速保存于读取的方法

在这个例子中,我们使用`json.load()`函数从`temp.json`文件中读取数据,并将其转化为Python字典。 `json`模块的优点在于其生成的文件是人类可读的,并且广泛被各种语言支持,适合于数据交换。然而,`json`不能处理...
recommend-type

Terraform AWS ACM 59版本测试与实践

资源摘要信息:"本资源是关于Terraform在AWS上操作ACM(AWS Certificate Manager)的模块的测试版本。Terraform是一个开源的基础设施即代码(Infrastructure as Code,IaC)工具,它允许用户使用代码定义和部署云资源。AWS Certificate Manager(ACM)是亚马逊提供的一个服务,用于自动化申请、管理和部署SSL/TLS证书。在本资源中,我们特别关注的是Terraform的一个特定版本的AWS ACM模块的测试内容,版本号为59。 在AWS中部署和管理SSL/TLS证书是确保网站和应用程序安全通信的关键步骤。ACM服务可以免费管理这些证书,当与Terraform结合使用时,可以让开发者以声明性的方式自动化证书的获取和配置,这样可以大大简化证书管理流程,并保持与AWS基础设施的集成。 通过使用Terraform的AWS ACM模块,开发人员可以编写Terraform配置文件,通过简单的命令行指令就能申请、部署和续订SSL/TLS证书。这个模块可以实现以下功能: 1. 自动申请Let's Encrypt的免费证书或者导入现有的证书。 2. 将证书与AWS服务关联,如ELB(Elastic Load Balancing)、CloudFront和API Gateway等。 3. 管理证书的过期时间,自动续订证书以避免服务中断。 4. 在多区域部署中同步证书信息,确保全局服务的一致性。 测试版本59的资源意味着开发者可以验证这个版本是否满足了需求,是否存在任何的bug或不足之处,并且提供反馈。在这个版本中,开发者可以测试Terraform AWS ACM模块的稳定性和性能,确保在真实环境中部署前一切工作正常。测试内容可能包括以下几个方面: - 模块代码的语法和结构检查。 - 模块是否能够正确执行所有功能。 - 模块与AWS ACM服务的兼容性和集成。 - 模块部署后证书的获取、安装和续订的可靠性。 - 多区域部署的证书同步机制是否有效。 - 测试异常情况下的错误处理机制。 - 确保文档的准确性和完整性。 由于资源中没有提供具体的标签,我们无法从中获取关于测试的详细技术信息。同样,由于只提供了一个文件名“terraform-aws-acm-59-master”,无法得知该模块具体包含哪些文件和代码内容。然而,文件名暗示这是一个主版本(master),通常意味着这是主要的、稳定的分支,开发者可以在其上构建和测试他们的配置。 总之,terraform-aws-acm-59是Terraform的一个AWS ACM模块的测试版本,用于自动化管理和部署SSL/TLS证书。这个模块能够简化证书生命周期的管理,并提高与AWS服务的集成效率。测试工作主要是为了验证版本59的模块是否正常工作,并确保其在真实场景中可靠地执行预期功能。"
recommend-type

【HS1101湿敏电阻全面解析】:从基础知识到深度应用的完整指南

# 摘要 HS1101湿敏电阻作为湿度监测的重要元件,在环境监测、农业、工业等多个领域都有广泛应用。本文首先对湿敏电阻的基本概念及其工作原理进行了概述,接着详细探讨了其特性参数,如响应时间、灵敏度以及温度系数等,并针对HS1101型号提供了选型指南和实际应用场景分析。文章还深入讨论了HS1101湿敏电阻在电路设计中的要点和信号处理方法,提供了实践案例来展示其在智能湿度调节器和农业自动灌溉系统中的应用。最后,本文给出了湿敏电阻的维护保养技巧和故障排除方法,以帮助用户确保湿敏电阻的最佳性能和使用寿命。 # 关键字 湿敏电阻;HS1101;特性参数;电路设计;信号处理;环境监测;故障排除 参考资
recommend-type

MATLAB在一个图形窗口中创建一行两列的子图的代码

在MATLAB中,可以使用`subplot`函数在一个图形窗口中创建多个子图。对于一行两列的子图,可以使用以下代码: ```matlab % 创建第一个子图 subplot(1, 2, 1); plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]); title('子图1'); % 创建第二个子图 subplot(1, 2, 2); plot([1, 2, 3], [6, 5, 4]); title('子图2'); ``` 这段代码的详细解释如下: 1. `subplot(1, 2, 1);`:创建一个1行2列的子图布局,并激活第一个子图。 2. `plot([1, 2, 3], [4,
recommend-type

Doks Hugo主题:打造安全快速的现代文档网站

资源摘要信息:"Doks是一个适用于Hugo的现代文档主题,旨在帮助用户构建安全、快速且对搜索引擎优化友好的文档网站。在短短1分钟内即可启动一个具有Doks特色的演示网站。以下是选择Doks的九个理由: 1. 安全意识:Doks默认提供高安全性的设置,支持在上线时获得A+的安全评分。用户还可以根据自己的需求轻松更改默认的安全标题。 2. 默认快速:Doks致力于打造速度,通过删除未使用的CSS,实施预取链接和图像延迟加载技术,在上线时自动达到100分的速度评价。这些优化有助于提升网站加载速度,提供更佳的用户体验。 3. SEO就绪:Doks内置了对结构化数据、开放图谱和Twitter卡的智能默认设置,以帮助网站更好地被搜索引擎发现和索引。用户也能根据自己的喜好对SEO设置进行调整。 4. 开发工具:Doks为开发人员提供了丰富的工具,包括代码检查功能,以确保样式、脚本和标记无错误。同时,还支持自动或手动修复常见问题,保障代码质量。 5. 引导框架:Doks利用Bootstrap框架来构建网站,使得网站不仅健壮、灵活而且直观易用。当然,如果用户有其他前端框架的需求,也可以轻松替换使用。 6. Netlify就绪:Doks为部署到Netlify提供了合理的默认配置。用户可以利用Netlify平台的便利性,轻松部署和维护自己的网站。 7. SCSS支持:在文档主题中提及了SCSS,这表明Doks支持使用SCSS作为样式表预处理器,允许更高级的CSS样式化和模块化设计。 8. 多语言支持:虽然没有在描述中明确提及,但Doks作为Hugo主题,通常具备多语言支持功能,这为构建国际化文档网站提供了便利。 9. 定制性和可扩展性:Doks通过其设计和功能的灵活性,允许用户根据自己的品牌和项目需求进行定制。这包括主题颜色、布局选项以及组件的添加或修改。 文件名称 'docs-main' 可能是Doks主题的核心文件,包含网站的主要内容和配置。这个文件对于设置和维护文档网站来说是至关重要的,因为它包含了网站的主要配置信息,如导航结构、品牌设置、SEO配置等。开发者在使用Doks主题时,将重点调整和优化这个文件以满足具体的项目需求。"
recommend-type

E9流程表单前端接口API(V5):前端与后端协同开发的黄金法则

![E9流程表单前端接口API(V5):前端与后端协同开发的黄金法则](https://opengraph.githubassets.com/4b7b246f81a756c8056ca0f80a5b46fad74e128b86dec7d59f1aeedb4b99c6a7/sotiriosmoustogiannis/process-json-format) # 摘要 本文全面介绍了E9流程表单API(V5)的开发与应用,阐述了协同开发理论基础和前端实践,并结合案例分析展示了API在企业流程自动化中的实战应用。文章首先概述了E9流程表单API(V5)的核心概念,然后详细探讨了前后端协同开发的重要