import collections import re #读取tips.txt文件内容，type(mytips)=str with open("tips.txt","r",encoding="utf-8") as tip: mytips=tip.read().lower() #正则去除非中英文字符， strip_file=re.sub(r"\W+","",mytips) print("正则去除非中英文字符:\n{}".format(strip_file)) print() #筛选
以下是从第一期03年双色球开奖号到今天的所有数据整理，截止目前一共2549期，balls.txt 文件内容如下
上一期的编程课堂我们介绍了 有序字典 OrderedDict，这一期我们再来聊聊 同属 collections 模块的另一种数据类型 Counter。 在了解 Counter 之前，请大家思考一个问题，现在有包含多个词汇的列表： list1 = ['red','green','red','blue','green','red'] 该如何去统计列表中各词汇出现的次数？ 如果再深入一些，如何统计一本小说中，作者所用词汇出现的次数？ Python 里提供了一个优雅简洁的解决方案：Counter 关于 Counte
https://leetcode-cn.com/problems/first-unique-character-in-a-string/
做单词词频统计，用字典无疑是最合适的数据类型，单词作为字典的key， 单词出现的次数作为字典的 value，很方便地就记录好了每个单词的频率，字典很像我们的电话本，每个名字关联一个电话号码。
功能：用于读取某日志文件，可指定某个匹配条件，返回文本中匹配到的该行和前面的n行。
filter 过滤列表中的元素，并且返回一个由所有符合要求的元素所构成的列表，而表达式可以使用 lambda 表达式一行搞定
伟大先辈尼古拉斯·沃斯曾这样说过：程序=数据结构+算法，这在程序员界堪称经典的公式，其意义不亚于物理学界中的E=mc2。实际上，其意在阐明编程的核心在于掌握数据结构与算法！如果把一名优秀的程序员比作武林高手，那么数据结构即为招式，算法则是内功，二者缺一不可。当下，Python语言非常火热，学好Python就必须掌握好这些数据结构的常用用法。
给你一个整数数组 nums ，请你将数组按照每个值的频率 升序 排序。如果有多个值的频率相同，请你按照数值本身将它们 降序 排序。
Python Tutor- VISUALIZE CODE AND GET LIVE HELP
我们一般访问python中数据结构的时候都是通过其数组下标进行访问的，元组，列表，集合等等都是的，但是如果数据比较杂乱，我们要改怎样处理呢？
操作系统：macOS Big Sur (11.6) Anaconda3：2021.05 python：3.7.3 Jupyter Notebook：5.7.8
参考手册：“set 对象是由具有唯一性的 hashable 对象所组成的无序多项集。”
数学上，序列是被排成一列的对象(或事件)这样每个元素不是在其他元素之前，就是在其他元素之后。这里，元素之间的顺序非常重要。序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字,也就是它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。
我们手里面有一个差不多100G的亚马逊用户在购买商品后留下的评论数据(数据格式为json)。我们需要统计这100G数据中，出现频率最高的100个词语。然后制作一个词云表现表现出来，所谓的词云，就是类似
如果我们自己实现，那么需要借助字典的特性，将word和对应的次数形成键值对。最后再从字典里获取最大的value（即出现次数最多的），再通过获取对应的key来实现，听着就有点走弯路的样子。
https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-elements/
一个Counter是dict子类，用于计数可哈希的对象。这是一个无序的容器，元素被作为字典的key存储，它们的计数作为字典的value存储。Counts允许是任何证书，包括0和负数。Counter和其它语言中的bags或者multisets类似。Counter中的元素来源如下：
Python 已成为最受欢迎的编程语言之一，由于其灵活性、用户友好性和广泛的库。无论您是初学者还是有准备的开发人员，拥有一组方便的代码部分都可以为您节省大量时间和精力。在本文中，我们将深入研究十个可用于解决日常编程挑战的 Python 代码片段。我们将指导您完成每个片段，以简单的步骤阐明其运作方式。
数据可视化的时候，有时需要将多个子图放在同一个画板上进行比较。通过使用GridSpec类配合subplot，可以很容易对子区域进行划定和选择，在同一个画板上绘制多个子图。
我下了很多次最后都下载失败了，现在说第二种方法。 直接下载打包好的安装包：下载地址1：云盘密码znx7，下来的包nltk_data.zip 解压到C盘根目录下，这样是最保险的，防止找不到包。下载地址2：云盘密码4cp3
今天呢，我们就要来接触稍微高级一点的东西了，我们所做的事情不仅仅局限于代码的层面上了，要基于某种算法解决问题，而此时的python则是我们完成问题的工具啦！
深拷贝一个数据对象。因为python很多时候都是传引用，需要完整的复制一段数据的时候就需要深拷贝。
对于没有的元素进行查询时会返回 0 而不会报错。 如果要想把一个元素从计数器中移出，要使用del 与字典对象相比，计数器对象还有三个额外的方法：
Python是一种非BS编程语言。设计简单和易读性是它广受欢迎的两大原因。正如Python的宗旨：美丽胜于丑陋，显式胜于隐式。
初学Python的人很可能会遇到字频统计这样的练习题，那么很容易会想到使用for循环来做。
这是一个系列文章，主要分享python的使用建议和技巧，每次分享3点，希望你能有所收获。
在很多场景中经常会用到统计计数的需求，比如在实现 kNN 算法时统计 k 个标签值的个数，进而找出标签个数最多的标签值作为最终 kNN 算法的预测结果。Python内建的 collections 集合模块中的 Counter 类能够简洁、高效的实现统计计数。
collections 是 Python 的一个内置模块，所谓内置模块的意思是指 Python 内部封装好的模块，无需安装即可直接使用。
本文将简单介绍一个Python模块Collections。这个模块实现了一些很好用的数据结构，可以帮助我们解决不同的实际问题。
一般情况下，求前 k 个元素的题目可以使用堆求解。但是如果先进行堆排序（O(n*logn)），再输出前 k 个元素，这样时间复杂度和普通排序方法 sorted() 没有区别。
python 最大的优点之一是它可以广泛地选择模块和包。它们将 python 的功能扩展到许多流行的领域，包括机器学习、数据科学、web 开发、前端等等。其中最好的一个优点是 python 的内置 collections 模块。
从一个随机序列中，找到出现次数最高的3个元素，它们出现次数是多少？ 字典解决 from random import randint d = dict.fromkeys(data, 0) for x in data: d[x] += 1 res = sorted(c.items(),key= lambda x:x[1],reverse=True) for x in range(3): print(res[x]) 使用collections中Counter对象 from collectio
>>> for word in ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']:
刚好最近搞numpy的数据处理，还有各种格式的数据转换，发现使用各种库，其实都是在做各种数据的转换，挺有意思的。
上节提到匿名函数lambda作为内置函数的参数，其中有sorted函数 此时lambda函数用于指定对列表中所有元素进行排序的准则。
Python 的最大优势之一就是它有各种各样的模块和软件包可供选择。这些模块和包将 Python 的功能扩展到了许多流行领域，包括机器学习、数据科学、Web 开发和前端等。其中表现最好的一个就是 Python 内置的 collections 模块了。
一般而言，Python 中的 collections 模块是用于存储列表、字典、元组以及集等数据集合的容器。这些容器嵌入在 Python 中，可以实现开箱即用。collections 模块提供了额外的高性能数据类型，它们可以优化代码，让一些任务变得更加简洁。
这里使用Python切片。从某种意义上讲，切片简化了以下代码的编写（不考虑Python中-1的情况）。
输入在一行中给出序列中整数个数N（0<N≤1000），以及N个整数。数字间以空格分隔。
collections是python的标准库，它提供了一些解决特定问题的容器，也就是说有些问题虽然可以用list,tuple,dict解决，但解决起来太麻烦，而这些问题又经常遇到，所以他们就把这些问题的通用方法整理了出来，放到collections库中让人使用。
有时候为了方便起见，就算某个键在映射里不存在，我们也希望在通过 这个键读取值的时候能得到一个默认值。有两个途径能帮我们达到这个目的，一个是通过 defaultdict，这个类型而不是普通的 dict，另一个 是给自己定义一个 dict 的子类，然后在子类中实现 __missing__ 方法。
编辑 | JackTian 来源 | 杰哥的IT之旅（ID：Jake_Internet） 转载请联系授权（微信ID：Hc220066）
Python 中可以通过 matplotlib 模块的 pyplot 子库来完成绘图。Matplotlib 可用于创建高质量的图表和图形，也可以用于绘制和可视化结果。matplotlib 是 Python 优秀的数据可视化第三方库，matplotlib.pyplot 是绘制种类可视化图形的命令子库，相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt.
Counter作为字典dicit（）的一个子类用来进行hashtable计数，将元素进行数量统计，计数后返回一个字典，键值为元素，值为元素个数
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