python字典计数统计

python字典计数统计相关知识

• 使用Python统计字符串中各种字符的个数

  Python 统计字符串中各种字符出现的次数 一、提出问题 随机输入一段字符串，包括数字，英文，空格，其他字符，统计这些字符在其中出现的次数 二、难点提示 思路：从键盘随机输入一段字符串，然后循环遍历字符串，通过循环字符串中的每一个字符，统计各类字符出现的次数 循环遍历字符串 判断数字字符 —— 使用： isdigit() 方法 判断空格 —— 使用： isspace() 方法 判断英文单词 —— 使用 isalpha() 方法 三、代码实现 #求字符串中的各种字符个数, 数字，英文单词，
• 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  &
• Python 字典操作进阶

  学习了 Python  基本的字典操作后，学习这些进阶操作，让写出的代码更加优雅简洁和 pythonic 。与字典值有关的计算问题想对字典的值进行相关计算，例如找出字典里对应值最大（最小）的项。解决方案一：假设要从字典 {'a':3, 'b':2, 'c':6} 中找出值最小的项，可以这样做：>>> d = {'a':3, 'b':2, 'c':6}>>> min(zip(d.values(), d.keys())) (2, 'b')值得注意的是  d.values()  获取字典的全部值，d.keys() 获取字典的全部键，而且两个序列的顺序依然保持一一对应的关系。因此 zip(d.values(), d.keys()) 实质上生成的是一个 (valu
• Python拉链法和开地址法实现字典

  Python字典(dictionary)是除列表之外python中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。 在列表中使用下标索引可以快速的得到对应的值，那么我们需要做的有两件事情： 怎样把键计算出一个唯一值 怎样把这个唯一值均匀并且唯一的分布在长度固定的列表中 怎样把键计算出一个唯一值 > 因为字典的键是不可变的，可hash的，因此我们可以用hash函数计算key对应的唯一hash值。 怎样把这

python字典计数统计相关课程

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• Numpy 的统计函数 NumPy 提供了很多统计函数，例如对数组求和、用于从数组中查找最小元素，最大元素，百分位标准差和方差等。常用的统计函数如下：函数说明sum对数组中的全部或沿着轴向的元素求和。mean、median求数组的算术平均值、中位数std、var分别为标准差和方差min、max最小值和最大值argmin、argmax分别为最小和最大元素的索引cumsum所有元素的累计和cumprod所有元素的累计积percentile计算数组的百分比分位数
• 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：
• 2.COUNT函数统计总条数 以 student 表为例，先查看所有 student 信息： SELECT * FROM student;查询结果如下图：可以使用 COUNT() 函数统计全部学生数量：SELECT COUNT(*) FROM student;执行结果如下图：也可以对某一列使用 COUNT() 函数：SELECT COUNT(id) FROM teacher;执行结果如下图：Tips：如上图所示，COUNT(*) 或者 COUNT(id) 表示统计全部结果集条数 10，注意 COUNT() 函数也会对 NULL 值的数据进行统计。
• 2. 描述性统计函数 下面我们列举了几个常用的重要函数，上一节已经讲述了 count () , sum () , mean () 函数，这里我们将不再讲述：函数名说明 min 计算最小值 max 计算最大值 cumsum 计算累计总和 describe 计算汇总统计下面我们通过具体的代码数据实例看一下各个函数的应用。1. min() 和 max() 函数这两个函数分别用于计算指定数据集中的最小值和最大值，默认的 axis=0 ，按列进行计算。# 导入pandas包import pandas as pd# 初始化数据df1=pd.DataFrame([[96,92],[85,None],[69,90]], index=[['语文','数学','英语']], columns=[['期中考试','期末考试']])print(df1)# --- 输出结果 --- 期中考试 期末考试语文 96 92数学 85 89英语 69 90# min 求数据集的最小值df1.min()# --- 输出结果 ---期中考试 69期末考试 89# max 求数据集的最大值df1.max()# --- 输出结果 ---期中考试 96期末考试 92# 结果解析：通过 min() 和 max() 函数的操作，我们可以看到求出数据集中的最大值和最小值，默认是按列计算，也可以通过参数 axis=1 设置按行计算；# max 求数据集的最大值 axis=1df1.max(axis=1)# --- 输出结果 ---语文 96数学 89英语 902. cumsum() 函数该函数用于计算累计数值总和，默认的 axis=0 ，按列进行计算，通过数据处理效果要区分和 sum () 函数的区别。# 导入pandas包import pandas as pd# 初始化数据df1=pd.DataFrame([[96,92,89,94],[85,89,91,90],[69,90,89,88]], index=[['语文','数学','英语']], columns=[['月考1','月考2','月考3','月考4']])print(df1)# --- 输出结果 --- 月考1 月考2 月考3 月考4语文 96 92 89 94数学 85 89 91 90英语 69 90 89 88# cumsum 计算累计总和，默认是按列计算df1.cumsum()# --- 输出结果 --- 月考1 月考2 月考3 月考4语文 96 92 89 94数学 181 181 180 184英语 250 271 269 272# sum 计算总和，默认是按列计算df1.sum()# --- 输出结果 ---月考1 250月考2 271月考3 269月考4 272# 结果解析：cumsum() 函数是累计求和，默认是在列上计算，可以看到各个月考的行数据“数学”是“语文”加“数学”成绩的和，“英语”则是“语文”加“数学”加“英语”的和。而 sum() 函数则是计算每列数据的总和，对各行数据没有影响。3. describe() 函数该函数用于计算一些统计数据，提供数据集的基本信息，包括范围、大小、波动趋势等待，用于进一步数据的分析，该函数用于计算列数据。该函数有三个核心参数：参数名说明 percentile 可选参数，要包含在输出中的百分位数，在 0-1 之间，默认 [.25, .5, .75]include 可选参数，包括的不同数据类型列表，默认只计算数值型，当为 all 时汇总的是所有列的数据；当为 object 时，汇总的是字符串列的数据；当为 number 时，汇总的是数字列的数据。exclude 可选参数，排除的数据类型列表下面我们通过代码操作数据集看一下详细的使用方法：# 导入pandas包import pandas as pd# 初始化数据df1=pd.DataFrame([[96,92,89,94,'A级'],[85,89,91,90,'C级'],[69,90,89,88,'B级']], index=[['语文','数学','英语']], columns=[['月考1','月考2','月考3','月考4','表现级别']])print(df1)# --- 输出结果 --- 月考1 月考2 月考3 月考4 表现级别语文 96 92 89 94 A级数学 85 89 91 90 C级英语 69 90 89 88 B级# describe 函数df1.describe()# --- 输出结果 --- 月考1 月考2 月考3 月考4count 3.000000 3.000000 2.000000 3.000000mean 83.333333 90.333333 90.000000 90.666667std 13.576941 1.527525 1.414214 3.055050min 69.000000 89.000000 89.000000 88.00000025% 77.000000 89.500000 89.500000 89.00000050% 85.000000 90.000000 90.000000 90.00000075% 90.500000 91.000000 90.500000 92.000000max 96.000000 92.000000 91.000000 94.000000# 结果解析：可以看到 describe() 函数统计分析后，默认的是只计算数值型，包含了多种分析信息，count：数据数量，mean：平均值，std：标准差，min：最小值，25%，50%，75%：对应的百分位上的分位数（计算方式为最大值减去最小值乘以对应的百分位，再加上最小值），max：最大值。这些统计项能清晰的让我们了解一组数据集的数据情况，进而选择合适的分析模型进行分析。# describe 设置include=‘all’df1.describe(include='all')# --- 输出结果 --- 月考1 月考2 月考3 月考4 表现级别count 3.000000 3.000000 3.000000 3.000000 3unique NaN NaN NaN NaN 3top NaN NaN NaN NaN C级freq NaN NaN NaN NaN 1mean 83.333333 90.333333 89.666667 90.666667 NaNstd 13.576941 1.527525 1.154701 3.055050 NaNmin 69.000000 89.000000 89.000000 88.000000 NaN25% 77.000000 89.500000 89.000000 89.000000 NaN50% 85.000000 90.000000 89.000000 90.000000 NaN75% 90.500000 91.000000 90.000000 92.000000 NaNmax 96.000000 92.000000 91.000000 94.000000 NaN# 结果解析：通过设置 include='all' describe() 函数计算所有列的数据，并且针对字符串型的数据会有 unique：不同的值有多少；top：出现频率最高的；freq：重复的次数。# describe 排除数值列 exclude=‘number’df1.describe(exclude='number')# --- 输出结果 --- 表现级别count 3unique 3top C级freq 1# 结果解析：通过设置 exclude 排除数值列，可以看到最后的描述性统计只有字符串列的数据。
• 3.19 字符计数 您可以使用count方法计算某一个字符在字符串中出现的次数。实例：str = "aaab"str.count("a")# ---- 输出结果 ----3str.count("b")# ---- 输出结果 ----1
• 3.1 科学计算 NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用， 这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个强大的科学计算环境，有助于我们通过 Python 学习数值计算或者统计分析。Python 作为 MatLab 的替代方案，现在越来越被视为一种更加高效和可扩展的实现语言。

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