下面是利用云图和结巴库完成词频统计.代码如下: # -*- coding:utf- -*- from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from PIL import Image from jieba import * def Replace(text,old,new): #替换列表的字符串 for char in old: text = text.replace(char,

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的百度云(联网),和Ubuntu系统的hadoop1-2-1(自己提前配好).如不清楚配置可看<Hadoop之词频统计小实验初步配置> 3)本文由于过长,无法一次性上传.其相邻相关的博文,可参见<Hadoop的改进实验(中文分词词频统计及英文词频统计) 博文目录结构>,以阅览其余三篇剩余内容文档. (五)单机伪分布的英文词频统计Python&Streamin

PV(Page View)访问量,即页面访问量,每打开一次页面PV计数+1,刷新页面也是. IV(Internet Protocol)访问量指独立IP访问数,计算是以一个独立的IP在一个计算时段内访问网站计算为1次IP访问数.在同一个计算时段内不管这个IP访问多少次均计算为1次.计算时段有以1天为一个计算时段,也有以1个小时为一个计算时段. UV(Unique Visitor)访问数指独立访客访问数,一台电脑终端为一个访客.在同一个局域网中对互联网访问时对外通常是同一个IP,如果该局域网中有10

最近特别喜欢用Pig,拥有能满足大部分需求的内置函数(built-in functions),支持自定义函数(user defined functions, UDF),能load 纯文本.avro等格式数据:illustrate看pig执行步骤的结果,describe看alias的schema:以轻量级脚本形式跑MapReduce任务,各种爽爆. 1. Word Count 较于中文,英文比较工整,可以根据空格.标点符号进行分词. A = load '/user/.*/req-temp/text

Python爬虫视频教程零基础小白到scrapy爬虫高手-轻松入门 https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z38n.10677092.0.0.482434a6EmUbbW&id=564564604865 本文介绍如何进行个人新浪微博词频统计,并给出相应的柱状图分析,编程环境为Python 2.7.该文主要包括三个部分:新浪微博API的使用.文本过滤及分词和词频统计.     一.新浪微博API的使用     首先在新浪微博开放平台http://open.w

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:一棵程序树 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 我们以财经分栏为例,这里我们观察网页源码可以看到这些新闻的排布都是放在一个无序列表中,每一条新闻都是一个li,那么我们只要获取了所有的li(即li对应的ul)就能进一步解析.所以我们通过beautfulsoup来解析源码.那么获取所有li就很简单了

public class WordCount { static Directory directory; // 创建分词器 static Analyzer analyzer = new IKAnalyzer(); static IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer); static IndexWriter writer; static IndexReader reader; static { // 指定索引存放目录以及

100-1的个数 内存限制:64MB 时间限制:3000ms 特判: No 通过数:33 提交数:42 难度:1 题目描述: 小南刚学了二进制,他想知道一个数的二进制表示中有多少个1,你能帮他写一个程序来完成这个任务吗? 输入描述: 第一行输入一个整数N,表示测试数据的组数(1<N<1000) 每组测试数据只有一行,是一个整数M(0=<M<=10000) 输出描述: 每组测试输出占一行,输出M的二进制表示中1的个数 样例输入: 复制 3 4 6 7 样例输出: 1 2 3 C/C+

一.安装jieba库 :\>pip install jieba #或者 pip3 install jieba 二.jieba库解析 jieba库主要提供提供分词功能,可以辅助自定义分词词典. jieba库中包含的主要函数如下: jieba.cut(s)                                                               精确模式,返回一个可迭代的数据类型 jieba.cut(s,cut_all=True)                  

散仙在上篇文章中,介绍过如何使用Pig来进行词频统计,整个流程呢,也是非常简单,只有短短5行代码搞定,这是由于Pig的内置函数TOKENIZE这个UDF封装了单词分割的核心流程,当然,我们的需求是各种各样的,Pig的内置函数,仅仅解决了80%我们常用的功能,如果稍微我有一些特殊的需求,就会发现内置函数解决不了,不过也无需担忧,Pig开放了各个UDF的接口和抽象类,从加载,转换,过滤,存储等等,都有对应的实现接口,只要我们实现或继承它,就非常方便扩展. 本篇呢,散仙会使用Ansj分词器+Pig来统

现有列表如下: [6, 7, 5, 9, 4, 1, 8, 6, 2, 9] 希望统计各个元素出现的次数,可以看作一个词频统计的问题. 我们希望最终得到一个这样的结果:{6:2, 7:1...}即 {某个元素:出现的次数...} 首先要将这些元素作为字典的键,建立一个初值为空的字典: >>> from random import randint >>> l = [randint(1,10) for x in xrange(10)] >>> l [6,

任务需求 统计HDFS上文件的wordcount,并将统计结果输出到HDFS 功能拆解 读取HDFS文件 业务处理(词频统计) 缓存处理结果 将结果输出到HDFS 数据准备 事先往HDFS上传需要进行词频统计的文件word.txt.word2.txt(可以是多个)... 假设目录是/user/hadoop/input/... 框架搭建 先把具体的功能框架搭建出来,再进行细节方面的编写. import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org

Python2.7 anaconda.安装Wordcloud,网上有许多下载路径,说一下掩模,就是在这个膜的区域才会有东西,当然这个与实际的掩模还有一定区别,这个词频显示是把所有统计的词,显示在这个掩模图片的非白色区域. (接下来就不用看着网上那些小软件很羡慕,其实代码就十行左右,你也可以) from os import path from scipy.misc import imread import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import

测试项目 博客文章地址:[http://www.cnblogs.com/jx8zjs/p/5862269.html] 工程地址:https://coding.net/u/jx8zjs/p/wordCount/git ssh://git@git.coding.net:jx8zjs/wordCount.git 测试用例: 1. My English is very very pool 2.地址 [http://www.gutenberg.org/files/2600/2600-0.txt] 待测单元

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/jiq408694711/article/details/34181439 前面已经在我的Ubuntu单机上面搭建好了伪分布模式的HBase环境,当中包含了Hadoop的执行环境. 详见我的这篇博文:http://blog.csdn.net/jiyiqinlovexx/article/details/29208703 我的目的主要是学习HBase,下一步打算学习的是将HBase作为Hadoop作业的

前面分析统计了金庸名著<倚天屠龙记>中人物按照出现次数并排序 https://www.cnblogs.com/becks/p/11421214.html 然后使用pyecharts,统计B站某视频弹幕内容,并绘制成词云显示 https://www.cnblogs.com/becks/p/14743080.html 这次,就用分析统计下<三国演义>这部书里各角色出现的频率,并绘制成词云显示,看看谁是绝对的主角吧 首先,我们需要把这部书里出现的人物都枚举出来,毕竟只统计角色信息,不需要

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设计思路: 通过python,执行cmd中tasklist命令,获取要统计的进程的相关信息:通过正则表达式,查找出进程名称.进程pid.内存使用,然后打印出来. 作为pythoner,有时候需要统计python.exe进程所占用的内存,因此在设计时,通过pid,过滤掉统计内存这个脚本所启用的内存的信息,只统计其他的python.exe的信息. 具体实现: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # coding:gbk import os, r