words = text.split() 这将把文本按照空格分割成一个单词列表。 第三步:计数 现在,我们已经得到了单词列表,接下来就可以统计文本中每个单词出现的次数了。可以使用 Python 中的字典来保存单词和频率的对应关系。代码如下: word_count = {} for word in words: if word not in word_count: word_count[word]...
count = words.count(word)_x000D_ word_count[word] = count_x000D_ print(word_count)_x000D_ 输出结果为:_x000D_ {'Python': 2, 'is': 1, 'a': 1, 'popular': 1, 'programming': 1, 'language': 1}_x000D_ 这说明在字符串列表中,单词'Python'出现了2次,'is'、'a'、'po...
Cloud Studio代码运行 text="Python is fun"words=text.split(" ")print(words)# 输出['Python','is','fun']text="apple,banana,orange,grape"fruits=text.split(",")print(fruits)# 输出['apple','banana','orange','grape'] 四,strip() strip()方法:用于删除字符串开头和结尾的指定字符 (注意:不会...
with open('text.txt', 'r') as f: text = f.read() 复制 2. 分割单词 读取文本之后,需要将文本分割为单词。可以使用 Python 的 split() 函数将文本分割为单词列表。 words = text.split() 复制 3. 统计单词数量 分割单词之后,可以使用 Python 的 len() 函数统计单词数量。 num_of_words = len(wo...
Python之words count 要求: 对文件单词进行统计,不区分大小写,并显示单词重复最多的十个单词 思路: 利用字典key,value的特性存单词及其重复的次数 每行进行特殊字符的处理,分离出被特殊字符包含的单词 defmakekey(s:str)->list: lst=[] s_complex= set(r"""!`#.,-*()\/[]*""") #利用集合装置特殊...
currentWORD=sentences[wordIDX]ifcurrentWORDnotinwordLIST: wordLIST.append(currentWORD) fid.close()print('==>> totalFrameNUM:', totalFrameNUM)print('==>> Max_sentence_NUM:', Max_sentence_NUM)print('==>> total word num:', len(wordLIST))print('==>> BBox NUM:', BBox_validateNUM)for...
python from collections import Counter words = ["apple", "banana", "apple", "orange", "banana", "apple"] word_counts = Counter(words) print(word_counts) # 输出: Counter({'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1}) print(word_counts["apple"]) # 输出: 3 4. 自定义count函数 你...
word = 'Python' words = text.split(' ') count = 0 for w in words: if w == word: count += 1 print(count) 这段代码会输出文章中单词'Python'出现的次数,也就是1。 ## 结论 我们深入探究了Python中的count()函数,学习了它的用法和相关问题。count()函数是Python中非常有用的一个函数,它可以...
partition)写到本地磁盘； 同时，每个Reduce Task从每个Map Task上读取属于自己的那个part ...
def getTfIdf(word_dict, text): tf_words = {} for w in word_dict: if w in text1: tf_words[w] = text1.count(w) else: tf_words[w] = 0 tf_idf_of_file[w] = tf_words[w] * idf_of_word[w] return tf_idf_of_file print(tf_idf_of_file) Tf-Idf输出结果: 1 {'今天...