python字典统计频率

python字典统计频率相关知识

• Trie树：字符串频率统计排序

  题目：一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前10个词，请给出思想，给出时间复杂度分析。首先我们给出答案：1.         建立Trie树，记录每颗树的出现次数，O(n*le); le:平均查找长度 2.         维护一个10的小顶堆，O(n*lg10); 3.         总复杂度： O(n*le) + O(n*lg10);接着我们再分析：根据题目的意思，我们知道就是对每一个单词进行计数，计数完成后进行排序。如果学过数据结构的一定会想起hash,我们可以使用hashMap进行实现，但是key是一个字符串，大概率会出现冲突。而冲突的解决就需要消耗时间。我们
• 字典树

  字典树：又称单词查找树，Trie树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。它有3个基本性质：根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符； 从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串； 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。搜索字典项目的方法为：(1) 从根结点开始一次搜索；(2) 取得要查找关键词的第一个字母，并根据该字母选择对应的子树并转到该子树继续进行检索；(3) 在相应的子树上，取得要查找关键词的第二个字母,并进一步选择对应的子树进行检索。(4) 迭代过程……(5) 在某个结点处，关键词的所有字母已被取出，则读取附在该结点上的信息，即完成查找。以上为百科说明。我们再通俗的解释一下，字典树其实也是一种索引、映射。唯一的优势就是，他能够很快速的指定偏移量（即将字符与偏移
• 如何统计序列中元素的出现频度

  案例： 1某随机序列中，找到出现次数最高的3个元素，他们的出现次数是多少？ 2.某英文文章的单词，进行词频统计，找到出现次数最高的10个单词，他们的出现次数是多少？ step1：列表解析创建随机序列 step2：统计结果应是字典，创建value全为0的字典 step3：根据字典中的值，对字典中的项进行统计 In [1]: from random import randint In [2]: data = [randint(0,20) for _ in xrange(30)] In [3]: data Out[3]: [0, 0, 17, 5, 5, 10, 3, 17, 20, 13, 14, 17
• 自学Python：第十篇字典

  字典是Python中一种由‘键值’组成的常用的数据结构，我们可以把‘键’类比成单词，’值‘类比成单词的对应的意思，这样‘键值’相当于一种‘单词-意思’的对应，我们可以通过查询‘单词’，来得到他对应的‘意思’其实这个所谓的字典，就是相当于javascript的对象字面量{}1 字典的生成和基本操作Python中使用一对花括号‘{}’或者dict()函数来生成字典我们可以使用索引的方式向字典中插入键值我们也可以通过索引查询字典对应键的值字典中的键值是没有顺序的，因此，字典只支持用键去获取值2 键的不可变性字典是一种高效的储存结构，其内部使用是基于哈希值得算法，用来保证从保证从字典中读取键值对的效率，不过，哈希值算法要求字典的键必须是一种不可变类型字典的值的类型没有任何限制3 键的常用类型在不可变类型中，整数和字符串是键最常用的两种类型由于精度的问题，我们一般不使用浮点数作为键的类型元组也是一种常用的键值元组是有序的。4从属关系的判断与列表类似，可以用关键字in来判断某个键是否在字典中，

python字典统计频率相关课程

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python字典统计频率相关教程

• 2.2 统计单词出现频率 假设没有学习迭代器，使用直接遍历的方法实现 “统计单词出现频率” 的功能需求，代码如下：file = open('test.txt')dict = {}while True: line = file.readline() if not line: break words = line.split() for word in words: if word in dict: dict[word] += 1 else: dict[word] = 1for word,count in dict.items(): print('%s: %d' % (word, count)) 在第 1 行，打开文件 test.txt，变量 file 标识已经打开的文件在第 2 行，字典 dict 用于记录文件中单词的出现频率字典 dict 的键为单词字典 dict 的值为该单词在文本中出现的次数程序逻辑由两个循环构成：外循环和内循环在第 4 行，外循环，遍历文件的每一行文本在第 5 行，读取文件的一行在第 6 行，如果 not line 为真，表示读取到文件的结束，退出程序在第 10 行，内循环，遍历每一行文本的单词在第 9 行，使用 split 方法将文本分割为多个单词，将结果保存在列表 words 中在第 11 行，如果 word 已经存在于 dict 中则在第 12 行，该单词出现的次数加 1在第 13 行，如果 word 不存在于 dict 中则在第 14 行，该单词出现的次数初始化为 1在第 16 行，打印 dict 的键和值程序运行输出结果如下：The: 1Zen: 1of: 1Python: 1Beautiful: 1is: 2better: 2than: 2ugly: 1Simple: 1complex: 1结果表明：单词 is better than 出现了 2 次其它单词出现了 1 次
• 6. 字典 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含3个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含3个键值对键 1 的值是 100键 2 的值是 200键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值
• Python 数据类型详细篇：字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型，这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典，字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样，具体不一样在哪里我们一起来看一下：
• 1. 字典简介 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含 3 个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含 3 个键值对键 1 的值是 100 键 2 的值是 200 键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书；在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值。
• 5. 遍历字典 Python 提供了 for 循环语句用于遍历列表、集合、字典等数据类型，关于 for 循环语句的详细用法，请参考词条 Python 的循环控制语句。
• 2. 频率和偏移 我们在学习三种时间序列类型时，经常会接触到创建对象时指定的频率和时间偏移量，Pandas 时间序列中提供了时间或日期偏移量，对于每一个偏移量的 Pandas 都有对应的频率值：频率值偏移量说明 DDay 日历日 HHour 小时 T 或 minMinute 分 SSecond 秒 L 或 msMilli 毫秒 UMicro 微秒 MMonthEnd 每月最后一个日历日 BMBusinessMonthEnd 每月最后一个工作日

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