为了学习Python 3,我正在Hackerrank中做一些练习。
在任务中,您将得到一个只包含小写英语字符的字符串,您需要在该字符串中找到前三个最常见的字符。
我遇到了一些问题。
我对这个问题的解决办法如下:
#!/bin/python3
import sys
if __name__ == "__main__":
s = input().strip()
ch_dict = {}
for ch in s:
if ch in ch_dict : ch_dict[ch] +=1
else: ch_dict[ch] = 1
result =
我正在使用使用构建语言模型的。我正在尝试训练这个新模型,但是我得到了以下HTK错误
ERROR [+1452] ReadDictProns: word HAO' out of order in dict dictionary.dict
下面是我的字典是如何排序的
EH EH0
ENSKA UH0 S K AH0
É'THO T OW0
HAO' HH AW0 OW0 Q
HENH HH AH0
KAHNAWAKE G AH0 N AH0 G EY0
KAHYÁ:TON' G AH0 Y AH0 D UH0 Q
所以在做一些研究时,我遇到了一个,它说这个错误是
我有一项任务,我必须在一个句子中按单词的长度打印单词。例如:
Sentence: I like programming in python because it is very fun and simple.
>>> I
>>> in it is
>>> fun and
>>> like very
>>> python simple
>>> because
如果没有重复:
Sentence: Nothing repeated here
>>> here
>>
我有一个2D列表,其中每个“行”都有一个索引、名称和一个类似[(1L, "bar", "foo/bar"), (2L, "app", "some/app"),]等的路径。我正在尝试从这个2D列表中检索一个给定的“行”和索引。例如,索引1应返回(1L, "bar", "foo/bar")。我知道我可以遍历我的整个列表并比较索引,直到我找到对象,如下所示:
my_index = 1
for row in my_list:
if (row[0] == my_index)
r
我使用一个常规的Python 3字典来创建一个hashmap,其中键和值都是正整数。下面的代码显示,拥有大约600万个键的dict需要320 MB的内存。
import numpy as np
from sys import getsizeof
N = 10*1000*1000
a = np.random.randint(0, N, N)
b = np.random.randint(0, N, N)
d = dict(zip(a,b))
print('Number of elements:', len(d), 'Memory size (MB):', rou
我刚开始在学校使用python,我有一个问题我已经想了很久了。
问题是按频率对列表进行排序,该列表还包含ex给定函数调用的字符串
SortByFrequency(['pie', 6, 'pie', 9, 6, 7, 9, 9]
它应该会返回
[9, 9, 9, 'pie', 'pie', 6, 6, 7]
我如何使用python找到解决方案谢谢我的代码我已经尝试过使用字典并以某种方式打印元素
my_Dict ={}
for i in mylist:
if i not in my_dict:
and count the
TLE总是发生在使用python的SBANK 中。为了解决这个问题,我必须对dict()进行排序,尽管dict()有大量的KEYS(最大-100000)。在我的代码中使用sorted()函数没有效果。有什么快速解决办法吗?谢谢你的帮助。
我的代码如下:
for j in range(n): # n is the number of keys
account = sys.stdin.readline().rstrip()
dic.setdefault(account, 0)
dic[account] += 1
sorted(dic) # **thi
我不知道如何按升序排列字母及其频率的列表,即{'z':1, 'g':3, 'a':5, and so on}
我试图在Python中重新创建Huffman算法,一种无损压缩算法。txt是一串文本,它被分割开来,因此每个字母,包括空格,都是一个单独的索引。我试过使用Counter(txt),它可以查找每个字母在txt中出现的次数,并创建一个字典。但是这将字典从最高频率排序到最低频率,我需要它-反之亦然,这样它就遵循了Huffman算法的步骤。然后我试着添加
for key, value in sorted(freq.iteritems(), key
my_dict = {'a':10, 'b':20, 'c':30}
for key in my_dict:
print key, my_dict[key]
给出
a 10
c 30
b 20
和
my_dict = {'a':10, 'c':30, 'b':20}
for key in my_dict:
print key, my_dict[key]
给出同样的结果
a 10
c 30
b 20
我想知道为什么输出不像10b20c30。在遍历字典时,如何选择键呢?是随机的吗?
我试图在Django的查询集上使用一个经典的数据库GROUP_BY。
我已经看过了,但区别是:
我需要得到对象的字典(),而不是值(实际上不是values()返回的东西的类型)。
我需要一个嵌套的字典(即,我需要GROUP_BY on GROUP_BY)。
我的模特:
class CitiesTable(models.Model):
country = models.TextField()
region_or_state = models.TextField()
city = models.TextField()
我想按country分类,然后,按