第6章 组合数据类型 组合类型的三种表达形式:集合.序列.字典 集合类型及操作 定义:集合是多个元素的无序组合 集合类型与数学中的集合概念一致 集合元素之间无序,每个元素唯一,不存在相同元素 集合元素不可更改,不能是可变数据类型 集合用大括号 {} 表示,元素间用逗号分隔 建立集合类型用 {} 或 set() 建立空集合类型,必须使用set() ( ps:这点要与字典区分开来,字典建立空字典是用{ } ) >>> A = {"python", 123, ("

随着应用程序的一些深入设计,大家总想要更好的界面和体验,所以有些东西并不能只是知道方法就结束了,是得要去深入研究研究的.通过这个过程我觉得,从应用层面来讲,想实现一个功能很简单,但若想实现的好,就要去了解设计者的设计思路以及提供的方法.而了解设计者想法最直接的途径就是查看文档.当然,了解文档以后还可以再进一步,看看 Android 的源码是怎么实现的,也就是从 Application 层进入到 Framework 层.熟悉 Framework 后就可以配合着 Linux 内核的知识了解 Andr

如题:F11进入全屏编辑模式,再按F11则退出全屏编辑模式.

通常情况下,Oracle会决定哪些数据会留在缓冲区中.当没足够的空间时,数据会被写出内存.此外,为了避免大量读取将有用的信息挤出缓冲区,Oracle对有些操作也许会才去绕过缓冲区的措施.Oracle12cR1 (12.1.0.2)引入了全数据缓冲的概念.如果Oracle认为缓冲区大的足以容纳整个数据库,那么,它将会缓冲所有的数据块.此外,可以强制启用全数据缓冲模式. 1.   强制开启全数据库缓冲模式 不是让Oracle自己决定是否开启全数据库缓冲模式,你可以通过ALTER DATABASE命令

一.jieba 库简介 (1) jieba 库的分词原理是利用一个中文词库,将待分词的内容与分词词库进行比对,通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组:除此之外,jieba 库还提供了增加自定义中文单词的功能. (2) jieba 库支持3种分词模式: 精确模式:将句子最精确地切开,适合文本分析. 全模式:将句子中所以可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能消除歧义. 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长分词再次切分,提高召回率,适合搜索引擎分词. 二.安装库函数 (1) 在命令行下输

先来个最简单的: # 查找列表中出现次数最多的值 ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 1, 2, 1, 1] ls = ["呵呵", "呵呵", "呵呵", "哈哈", "哈哈", "拉拉"] y = max(set(ls), key=ls.count) print(y) 一.字频统计: ( collections 库) 2017-10-27 这个库是python

py库: jieba (中文词频统计) .collections (字频统计).WordCloud (词云) 先来个最简单的: # 查找列表中出现次数最多的值 ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 1, 2, 1, 1] ls = ["呵呵", "呵呵", "呵呵", "哈哈", "哈哈", "拉拉"] y = max(set(ls), key=ls.count)

队友 胡展瑞 031602215 作业页面 GitHub 具体分工 111500206 赵畅:负责WordCount的升级,添加新的命令行参数支持(自定义输入输出文件,权重词频统计,词组统计等所有新功能设计) 031602215 胡展瑞:负责爬虫的设计,resutlt.txt的格式化,以及附加题的所有设计(批量下载pdf.可视化WordCount以及历年情况分析对比.作者联系图). PSP表格.学习记录表 PSP PSP2.1 Personal Software Process Stages 预

---恢复内容开始--- 一.结巴中文分词涉及到的算法包括: (1) 基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG): (2) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合: (3) 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法. 结巴中文分词支持的三种分词模式包括: (1) 精确模式:试图将句子最精确地切开,适合文本分析: (2) 全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不

一.预计工程设计时间 明确要求: 15min: 查阅资料: 1h: 学习C++基础知识与特性: 4-5h: 主函数编写及输入输出部分: 0.5h: 文件的遍历: 1h: 编写两种模式的词频统计函数: 1.5h: 单词排序部分: 0.5h: 程序调试与测试: 1-2h: 程序优化:2h: 预计总共时间:12-13h: 二.实际工程完成时间 明确要求: 15min: 查阅资料: 1.5h: 学习C++基础知识与特性: 7h: 主函数编写及输入输出部分: 0.5h: 文件的遍历: 0.5h: 编写两种

计数 直接上代码 public class LocalStormSumTopology { public static void main(String[] agrs) { //Topology是通过build模式创建出来的 //storm中的所有作业都是通过topology来指定的 TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); //在设置bolt到topology时,需要设置该bolt的上游的spout或者bolt的id,这样topology

自定义Mapper实现 import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOException; /** * KEYIN: Map任务读取数据的key类型,offset,是每行数据起始位置的偏移量,

1.字符串操作: 解析身份证号:生日.性别.出生地等. ID = input('请输入十八位身份证号码: ') if len(ID) == 18: print("你的身份证号码是 " + ID) else: print("错误的身份证号码") ID_add = ID[0:6] ID_birth = ID[6:14] ID_sex = ID[14:17] ID_check = ID[17] # ID_add是身份证中的区域代码,如果有一个行政区划代码字典,就可以用获取

第一步:首先需要安装工具python 第二步:在电脑cmd后台下载安装如下工具: (有一些是安装好python电脑自带有哦) 有一些会出现一种情况就是安装不了词云展示库 有下面解决方法,需看请复制链接查看:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 第三步: 1.准备好你打算统计的文件,命名为 家.txt,保存到桌面 2.准备一个做背景的图片,命名为girl.jpg,同样保存到桌面 第四步:插入代码 import re # 正则表达

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,

1.利用jieba分词,排除停用词stopword之后,对文章中的词进行词频统计,并用matplotlib进行直方图展示 # coding: utf-8 import codecs import matplotlib.pyplot as plt import jieba # import sys # reload(sys) # sys.setdefaultencoding('utf-8') from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif']

这里将用c#写一个关于词频统计的命令行程序. 预计时间分配:输入处理3h.词条排序打印2h.测试3h. 实际时间分配:输入处理1h.词条排序打印2h.测试3h.程序改进优化6h. 下面将讲解程序的完成过程: 首先是输入处理部分,我们需要递归地扫描文章中的单词,首先此程序中单词的定义如下: A word: a string with at least 3 English alphabet letters, then followed by optional alphanumerical chara

需求概要 原需求 1.读取文件,文件内包可含英文字符,及常见标点,空格级换行符. 2.统计英文单词在本文件的出现次数 3.将统计结果排序 4.显示排序结果 新需求: 1.小文件输入. 为表明程序能跑 2.支持命令行输入英文作品的文件名 3. 支持命令行输入存储有英文作品文件的目录名,批量统计. 4. 从控制台读入英文单篇作品 程序输入: 1.控制台输入文本 2.英文文本文件 3.英文目录,目录下包含单个或多个英文文本文件 程序输出: 1.英文单词在本文件或控制台输入中的出现的次数,按出现次数排序

系列文章:[建议从第二章开始] [ELK][docker][elasticsearch]1. 使用Docker和Elasticsearch+ kibana 5.6.9 搭建全文本搜索引擎应用 集群,安装ik分词器 [ELK][docker][elasticsearch]2.使用elasticSearch+kibana+logstash+ik分词器+pinyin分词器+繁简体转化分词器  6.5.4 启动   ELK+logstash概念描述 [ELK][ElasticSearch]3.es入门基

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

1.WordCount源码 将源码文件WordCount.java放到Hadoop2.6.0文件夹中. import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apach