python字典统计频次

python字典统计频次相关知识

• 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
• 字典树进行大数据次数的统计

  提起字典我们首先想到的就是小时候使用的新华字典，字典的好处就是把大量的汉字，组织到了一本书中，安装一定的顺序方便了我们进行快速的查找。1、给出n个单词和m个询问，每次询问一个单词，回答这个单词是否在单词表中出现过，以及出现的次数。如果内存可以存储下，可以直接使用hashmap进行处理，key存储当前的单词，value存储出现的次数。时间复杂度为把单词放入的时间O(n)2.给出n个单词和m个询问，每次询问一个前缀，回答询问是多少个单词的前缀。可以把单词都按前缀拆分开，并全部都放到map中即可abnormal a ab abn abno ...           都是其前缀字典树定义树节点private int SIZE = 26;private TrieNode root;// 字典树的根class TrieNode // 字典树节点  &
• 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
• 词频统计分析

  笑粉们可能不一定读过，但一定听过一本书——《TOEFL核心词汇21天突破》。这本书是李笑来老师经常在演讲中的提及的一个例子，它一出版就是畅销书，现在仍然源源不断的创造着睡后收入。市面上的英词考试辅导书汗牛充栋，这本书有什么特别吗？那当然有——这是一本基于词频统计的单词书。《TOEFL核心词汇21天突破》中汇集了200多份TOEFL真题中出现高频词汇，让考生在准备时有的放矢，可以重点突破，而词频(Term Frequencey)统计是这本书从一般的单词书变成畅销书甚至长销书的关键。词频统计有助于我们从大量的文本中获得洞见(insight)，也是机器学习处理自然语言文本的一种基础手段。现在词频统计的手段有很多，可以利用现成软件，也可以编程实现。本文使用Python的sklearn库，重点结合实例介绍词频统计相关的概念。词袋与N元模型词袋(Big of words: BoW)指把一段文本分成一个个词的"袋子"，然后统计每个词出现的次数，并且生成向量，而N元(N-gram)则是统计N个词的词组，

python字典统计频次相关课程

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• 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。
• 2.5 查询字典 通过关键字 in 检查字典中是否包含指定元素，示例如下：>>> x = {'a':'A', 'b':'B'}>>> 'a' in xTrue>>> 'c' in xFalse在第 1 行，创建一个具有 2 个键值对的字典；在第 2 行，使用表达式 key in dictionary，检测键 ‘a’ 是否在字典 x 中；在第 3 行，结果为真，表示键 ‘a’ 在字典 x 中；在第 3 行，使用表达式 key in dictionary，检测键 ‘b’ 是否在字典 x 中；在第 4 行，结果为假，表示键 ‘b’ 不在字典 x 中。

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