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Python的3种方法,针不戳

昨天,我分享了《100毫秒过滤一百万字文本的停用》,这次我将分享如何进行。 ', '虎啸', '龙吟', '换巢', '鸾凤'] 排名前N的 原始字典自写代码: wordcount = {} for word in all_words: wordcount 使用pandas进行: pd.Series(all_words).value_counts().head(10) 结果: ? 从上面的结果可以看到使用collections的Counter类来数会更快一点,而且编码也最简单。 分过程中直接 Pandas只能对已经分好的,所以这里不再演示。 总结 今天我向你分享了的三种方法,本期还同步分享了 set集合和字典的基本原理,希望你能学会所获。 求个三连,咱们下期再见。

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Python 助力自动化

上周除了爬虫的问题,还尝试写了份的代码。最初听到关于的需求描述,有点懵。在了解其具体操作流程后发现:类似的需求可能涉及各行各业,但本质只是 Word 文档和 Excel 表格的自动化处理。 文档的表格中列出了不同单的考(高考次),比如单 the 考 28953,这相当于我们的初始文件和数据。还有一份 Excel 表格,里面列着诸多单要更新的次数值: ? 人工操作的难点在于单数量巨大,Excel 表格中有六千多条单数据,Word 文档中所有的单分布在一百多个不同的表格中,不仅耗时还极容易出错。 #1 设思路 任务捋清楚了,那编码怎么设呢? 我们看 the 的考,正是之前我们算叠加后的 31737。在随机抽查下 to 单,最初的 Word 文档中是 16000,Excel 表格中是 1709,现在是 17709。 在这方面我还没有养成好习惯,在这里也立个 flag 自我监督下:明天周五整理一篇关于 python-docx 库的文章。 公众号后台回复 单 可以获取 GitHub 代码和素材下载链接。

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    Python——大数据

    今天来讲一个的方法,说高大上一点,就是大数据分析;看完以后,也不过数行代码而已。 用途倒是很广泛,比如我们某篇文章中的用率,网络热点汇,再比如起名排行榜呀、热门旅游景点排行榜呀什么的,其实也都可以套用。 1 coding #! 2 补充一个Counter函数用法 python内置模块collections中有个Counter函数,功能也极为强大,做实验设可能会到,不过跟上面的单不太一样。

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    一行Python代码

    问题描述:给定一段文本,其中每个单的出现率。 技术要点:扩展库jieba的cut()函数,标准库collections中的Counter类。 参考代码: ? 代码执行结果: ?

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    Python 使用collections

    Counter print(word_list) counter = Counter(word_list) dictionary=dict(counter) print(dictionary) #

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    Python使用Hadoop进行

    今天,我们利用python编写一个MapReduce程序,程序的目的还是百年不变的算单个数,也就是WordCunt。 所谓mapreduce其实就是先分散算后综合处理算结果。 /usr/bin/env python import sys # input comes from STDIN (standard input) for line in sys.stdin trivial word count is 1 print '%s\t%s' % (word, 1) mapper其实只做了一个功能,就是读取每行文字,然后分割成一个一个的单 /reducer.py -input /book/test.txt -output book-out 也就是说,我们是用streaming来实现python编写和运行mapreduce的。

    1.4K30

    题目 描述 写一个 bash 脚本以一个文本文件 words.txt 中每个单出现的率。 为了简单起见,你可以假设: words.txt只包括小写字母和 ' ' 。 每个单只由小写字母组成。 单间由一个或多个空格字符分隔。 示例: 假设 words.txt 内容如下: the day is sunny the the the sunny is is 你的脚本应当输出(以降序排列): the 4 is 3 sunny 2 day 1 说明: 不要担心相同的单的排序问题,每个单出现的率都是唯一的。 解答 思路 cat 读取,tr排重,sort排序以支持uniq,uniq,sort逆序,awk显示 代码 cat words.txt | tr -s '[:blank:]' '\n' | sort

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    Leetcode No.192

    题目描述 写一个 bash 脚本以一个文本文件 words.txt 中每个单出现的率。 为了简单起见,你可以假设: words.txt只包括小写字母和 ' ' 。 示例: 假设 words.txt 内容如下: the day is sunny the the the sunny is is 你的脚本应当输出(以降序排列): the 4 is 3 sunny 2 day 1 说明: 不要担心相同的单的排序问题,每个单出现的率都是唯一的。 3、sort排序 将分好的按照顺序排序 4、uniq -c 重复次数(此步骤与上一步息息相关,-c原理是字符串相同则加一,如果不进行先排序的话将无法数目) 5、sort -r 将数目倒序排列 6、awk '{print 2,1}' 将语调换位置打印出来

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    Python读取文件后进行

    2 问题 我们在使用python函数获取文件后,有时需要对该文件进行。 本文将通过对英文文件的读取和中文文件的读取进行讲解。 3 方法 一.英文文档中的 英文的第一步是分解并提取英文文章的单,同一个单会存在大小写不同形式,但数却不能区分大小写,可通过lower()将字母变为小写。 二.对中文文档进行 1.安装python第三方库(pip install jieba) 1.1 jieba库的使用 jieba库简介: Jieba库分原理是利用一个中文库,将待分内容与分库进行比对 w 使用jieba分之后,方法与英文方法类似,下面展示完整代码。 读取文件后进行方法做了讲解,通过读取文件,对jieba库也做了详细的介绍,在与文档类的工作时,jieba库是一个非常好用的第三方库,更多用法可以自行探索学习。

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    python 文件中单出现的

    index = {} with open(sys.argv[1], encoding='utf-8') as fp: for line_no, line i...

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    小程序-WordCount.exe

    最近顶哥为了完成学历提升学业中的小作业,做了一个的.exe小程序。 -- 分器 --> <dependency> <groupId>com.janeluo</groupId> <artifactId /** * @author Mr.song * @date 2019/10/10 21:12 */ public class IKSUtils { /** * 对文本进行分 = null) { s.add(lex.getLexemeText()); } return s; } /** *

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    Python生成云图,TIIDF方法文本挖掘: 云图

    python中使用wordcloud包生成的云图。 下面来介绍一下wordcloud包的基本用法。 ,默认 0.9 (所以语垂直方向排版出现率为 0.1 ) mask : nd-array or None (default=None) //如果参数为空,则使用二维遮罩绘制云。 relative_scaling : float (default=.5) //和字体大小的关联性 color_func : callable, default=None //生成新颜色的函数,如果为空 fit_words(frequencies) //根据生成云 generate(text) //根据文本生成云 generate_from_frequencies(frequencies[, //根据生成云 generate_from_text(text) //根据文本生成云 process_text(text) //将长文本分并去除屏蔽(此处指英语,中文分还是需要自己用别的库先行实现

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    Python生成云图,TIIDF方法文本挖掘: 云图

    python中使用wordcloud包生成的云图。 下面来介绍一下wordcloud包的基本用法。 ,默认 0.9 (所以语垂直方向排版出现率为 0.1 ) mask : nd-array or None (default=None) //如果参数为空,则使用二维遮罩绘制云。 relative_scaling : float (default=.5) //和字体大小的关联性 color_func : callable, default=None //生成新颜色的函数,如果为空 fit_words(frequencies) //根据生成云 generate(text) //根据文本生成云 generate_from_frequencies(frequencies[, //根据生成云 generate_from_text(text) //根据文本生成云 process_text(text) //将长文本分并去除屏蔽(此处指英语,中文分还是需要自己用别的库先行实现

    1.2K60

    R语言云显示

    image.png 处理数据 ? txtChar)) colnames(data) = c("Word","freq") ordfreq <- data[order(data$freq,decreasing = T),] ordfreq 显示

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    python 文件中单出现的率2

    index = {} with open(sys.argv[1], encoding='utf-8') as fp: for line_no, line i...

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    Python利用结巴模块《水浒传》

    其基本实现原理有三点: 基于Trie树结构实现高效的图扫描,生成句子中汉字所有可能成情况所构成的有向无环图(DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于的最大切分组合 对于未登录,采用了基于汉字成能力的 HMM模型,使用了Viterbi算法 下面利用结巴分队水浒传的进行了 代码: Python #! /usr/bin/python     # -*- coding:utf-8 -*-       import sys   import jieba import jieba.analyse import word_lst = []     key_list = []     for line in open('C:\\Users\\dell\\desktop\\1.txt'):  # 1.txt是需要分的文档 wordCount.txt", 'w') as wf2:  # 打开文件           for item in word_lst:             if item not in word_dict:  # 数量

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    leetcode-819-Most Common Word(

    mostCommonWord(string paragraph, vector<string>& banned)  说明: 1、这道题目给定一个字符串,里面是一个句子,包含了字母(大小写都有)和空格、符号,还给了一个禁用的 vector(小写),要求我们对字符串里面的单分析,找到出现次数最多的单,返回这个单。 然后,对vector中的单逐个判断,如果不是禁用,那么累加次数。这里要使用set.count()来判断是不是禁用,和map的数据结构来存储单和对应的出现次数。 转化为set,快速判断 map<string,int>wordnum;//定义一个map来存储单和出现次数 for(auto word:words)//记录每个单的出现次数 =wordnum.end();iter++) { if(iter->second>max1)//不断更新max1和对应的单 {

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    如何使用pyspark

    Spark 允许用户将数据加载到多台算机所建立的 cluster 集群的内存中存储,执行分布式算,再加上 Spark 特有的内存运算,让执行速度大幅提升,非常适合用于机器学习的算法。 使用spark 今天分享一个最基础的应用,就是语料里的,找到高。 算法 工程师","shadow","hello shadow"] lines = sc.parallelize(data) 注意以上代码,data是一个list,通过sc.parallelize可以把Python result.items(): print("%s %i" % (key, value)) 处理结果 mixlab 3 无界 1 社区 1 让 1 每个人 1 无限 1 可能 1 跨界 1 设师 "B" , "B" ]) y = x.countByValue() print(x.collect()) print(y) #['AB', 'B', 'B'] #{'AB': 1, 'B': 2} 一个

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    软工作业2-

    有效行数                                    排序,获取前十               数        输出结果               测试有效行数               测试               测试数 难点:        单匹配,使用正则表达式,学习其语法        :,调用单检查函数获取合法单,使用lower函数一为小写        _word_sum:单,调用单检查函数获取合法单        _sort_conatiner:结果排序 ,取前十结果        接口函数:        chars:获取字符结果        cotainer:获取前10结果    lines:获取有效行结果    words:获取单数目结果 功能测试               测试字符个数               测试有效行数               测试               测试数 5.关键功能实现

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    leetcode-819-Most Common Word(

    mostCommonWord(string paragraph, vector<string>& banned)  说明: 1、这道题目给定一个字符串,里面是一个句子,包含了字母(大小写都有)和空格、符号,还给了一个禁用的 vector(小写),要求我们对字符串里面的单分析,找到出现次数最多的单,返回这个单。 然后,对vector中的单逐个判断,如果不是禁用,那么累加次数。这里要使用set.count()来判断是不是禁用,和map的数据结构来存储单和对应的出现次数。 转化为set,快速判断 map<string,int>wordnum;//定义一个map来存储单和出现次数 for(auto word:words)//记录每个单的出现次数 =wordnum.end();iter++) { if(iter->second>max1)//不断更新max1和对应的单 {

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