c = Counter("where") delc["r"] c 结果如下: Counter类中其它常用函数 1. most_common(n)找出重复次数最多的前n个。 结果如下: 2. key和value用于获取Collections键和键值的集合。 c = Counter("chinese") c.keys() c.values() 结果如下: 当然,我们也可以使用dict()函数将collection中的内容转化为...
elements方法用户迭代地展示Counter内的所有元素,按元素的计数重复该元素,如果该元素的计数小于1,那么Counter就会忽略该元素,不进行展示。 In [1]: from collections import Counter In [2]: c = Counter({'a': 1, 'b': 2, 'c': 0, 'd': -2}) # elements()函数返回的是一个可迭代对象 In [3]:...
作为输入,Counter对象可以接受任意的由可哈希(hashable)元素构成的序列对象。 在底层实现上,一个Counter对象就是一个字典,将元素映射到它出现的次数上。 from collections import Counter def test_counter(): text = "kshfkhdghskdnvknsighdsihinisdhguidhicoidsjiohfiuerhrfjsiohgi" words = Counter(text) print(...
一、计数器(counter) Counter是对字典类型的补充,用于追踪值的出现次数。 具备字典的所有功能 + 自己的功能。 1importcollections2aa = collections.Counter("sdfdsgsdf;sdfssfd")#把所有元素出现的次数统计下来了3print(aa)45输出结果:6Counter({'s': 6,'d': 5,'f': 4,';': 1,'g': 1}) 部分源码...
Python其他数据结构collection模块-namtuple defaultdict deque Queue Counter OrderDict arrary nametuple 是tuple扩展子类,命名元组,其实本质上简单类对象 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 fromcollectionsimportnamedtuple info=namedtuple("Info", ['name','age','height'])...
from collection import Counter # 导入cnt = Counter()for i in [1,1,2,2,2,3]: cnt[i] += 1print cnt如果用key的话会报错先做第一次初始化才行cnt2 = Counter(alist) #可以统计每个元素出现的次数(字符串,set,list,) Counter(cat=4,dogs=8,abc=-1) # 初始化counter次数,或者用dictionary构建...
实例化元素为空的 Counter 对象,之后可以通过为字典添加元素的方式为 Counter 对象添加元素。 代码语言:javascript 复制 from collectionsimportCounter # 实例化元素为空的 Counter a=Counter()# 为 Counter 添加元素以及对应的 count 计数 a['a']=1a['b']=2a['c']=3>>>print(a)Counter({'c':3,'b':...
Counter是一个容器,用于跟踪添加相等值的次数。 它可以用来实现其他语言通常使用bag或multiset数据结构的相同算法。 Initializing # collections_counter_init.pyimportcollectionsprint(collections.Counter(['a','b','c','a','b','b']))print(collections.Counter({'a':2,'b':3,'c':1}))print(collections...
分词&词频——jieba/collection jieba库是一款优秀的第三方中文分词库,jieba 支持三种分词模式:精确模式、全模式和搜索引擎模式。其中精准模式将语句最精确的切分,不存在冗余数据,适合做文本分析。我们也可以根据需求,批量添加自定义词典。 统计切分结果中的词频统计常使用collections包中的Counter方法。 import re # 正则...
幸运的是,Python 标准库提供了 collection 模块。它让你可以使用更为多样数据类型。 from collections import OrderedDict, Counter # Remembers the order the keys are added! x = OrderedDict(a=1, b=2, c=3) # Counts the frequency of each character ...