counter是 colletions内的一个类 可以理解为一个简单的计数 import collections str1=['a','a','b','d'] m=collections.Counter(str1) print(m) str2=['你','好','你','你'] m1=collections.Counter(str2) print(m1) 器,可以统计字符出现的个数,例子如下 输出: Counter({'a': 2, 'b': 1, 'd': 1}) Counter({'你':

.python统计文本中每个单词出现的次数: #coding=utf-8 __author__ = 'zcg' import collections import os with open('abc.txt') as file1:#打开文本文件 str1=file1.read().split(' ')#将文章按照空格划分开 print "原文本:\n %s"% str1 print "\n各单词出现的次数:\n %s" % collections.Counter(s

自从认识了python这门语言,所有的事情好像变得容易了,作为小白,逗汁儿今天就为大家总结一下python的文本处理的一些小方法. 话不多说,代码撸起来. python大小写字符互换 在进行大小写互换时,常用到的方法有4种,upper().lower().capitalize() 和title(). str = "www.dataCASTLE.com" print(str.upper())# 把所有字符中的小写字母转换成大写字母 print(str.lower())# 把所有字符中的大

最近正在学AC自动机,按照惯例需要刷一套kuangbin的AC自动机专题巩固 在网上看过很多模板,感觉kuangbin大神的模板最为简洁,于是就选择了用kuangbin大神的模板. AC自动机其实就是字典树和KMP的结合,然后去思考一下KMP的原理,然后就是在字典树上实现KMP 这里最重要的思想可能就是fail的思想,就像KMP一样,匹配失败后,有一个next的数组去回溯(最长公共前缀后缀) 如何理解了KMP的话,感觉这个不会很难理解,字典树是一个非常简单的东西就不用讲了吧. HDU - 222

使用python求字符串或文件的MD5 五月 21st, 2008 #以下可在python3000运行. #字符串md5,用你的字符串代替'字符串'中的内容. import hashlib md5=hashlib.md5('字符串'.encode('utf-8′)).hexdigest() print(md5) #求文件md5 import hashlib #文件位置中的路径,请用双反斜杠, 如'D:\\abc\\www\\b.msi' file='[文件位置]' md5file=open(fi

本人最近在写一篇关于神经网络同步的文章,其一部分模型为: x_i^{\Delta}(t)= -a_i*x_i(t)+ b_i* f(x_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(x_j(t-\tau_{ij})), t\in\mathbb{R} (1.1) y_i^{\Delta}(t)= -a_i*y_i(t)+ b_i* f(y_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(y_j(t-\tau_

Python 求点到直线的垂足 在已知一个点,和一条已知两个点的直线的情况下 运算公式参考链接:https://www.cnblogs.com/mazhenyu/p/3508735.html def getFootPoint(point, line_p1, line_p2): """ @point, line_p1, line_p2 : [x, y, z] """ x0 = point[0] y0 = point[1] z0 = point[2]

python求100以内素数之和 from math import sqrt # 使用isPrime函数 def isPrime(n): if n <= 1: return False for i in range(2, int(sqrt(n)) + 1): if n % i == 0: return False return True count = 0 for i in range(101): if isPrime(i): count += i print(count) # 单行程序扫描素数

Python 求两个文本文件以行为单位的交集 并集 差集,来代码: s1 = set(open('a.txt','r').readlines()) s2 = set(open('b.txt','r').readlines()) print 'ins: %s'%(s1.intersection(s2)) print 'uni: %s'%(s1.union(s2)) print 'dif: %s'%(s1.difference(s2).union(s2.difference(s1)))

Python常见异常及常用单词意思 AttributeError 试图访问一个对象没有的树形,比如foo.x,但是foo没有属性x IOError 输入/输出异常:基本上是无法打开文件 ImportError 无法引入模块或包:基本上是路径问题或名称错误 IndentationError 语法错误(的子类) :代码没有正确对齐 IndexError 下标索引超出序列边界,比如当x只有三个元素,却试图访问x[5] KeyError 试图访问字典里不存在的键 KeyboardInterrupt Ct

Python Tkinter 文本框用来让用户输入一行文本字符串. 你如果需要输入多行文本,可以使用 Text 组件. 你如果需要显示一行或多行文本且不允许用户修改,你可以使用 Label 组件. 语法 语法格式如下: w = Entry( master, option, ... ) master: 按钮的父容器. options: 可选项,即该按钮的可设置的属性.这些选项可以用键 = 值的形式设置,并以逗号分隔. 方法 下表为文本框组件常用的方法: 实例 实例中点击按钮会显示一个信息:

#Python绘制 文本进度条,带刷新.时间暂缓的 #文本进度条 import time as T st=T.perf_counter() print('-'*6,'执行开始','-'*6) maxx=11 #要大1 for i in range(maxx): s1='*'*i s2='->' s3='.'*(maxx-i-1) T.sleep(0.5) #假装有延时 dur=T.perf_counter()-st print("\r%3d%%[%s%s%s] %.2fs"%(i

python根据文本生成词云图 效果 代码 from wordcloud import WordCloud import codecs import jieba #import jieba.analyse as analyse from scipy.misc import imread import os from os import path import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

Python生成文本格式的excel\xlwt生成文本格式的excel\Python设置excel单元格格式为文本\Python excel xlwt 文本格式 解决: xlwt 中设置单元格样式主要是通过 XFStyle 这个类来完成的,XFStyle 类中属性与单元格属性的对应关系如下: XFStyle属性名 对应单元格属性 值类型 num_format_str 数字 str font 字体 Font类实例 alignment 对齐 Alignment类实例 borders 边框 Borde

1.原题 2.perl脚本 print "================ Method 1=====================\n"; open IN,'<','anna-karenina.txt'; while(<IN>){ chomp; $line = $_; $line =~ s/[ \. , ? ! ; : ' " ( ) { } \[ \]]/ /g; #句号,逗号等统一改为空格 #print("$line\n"); @

python求极值点主要用到scipy库. 1. 首先可先选择一个函数或者拟合一个函数,这里选择拟合数据:np.polyfit import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal #滤波等 xxx = np.arange(0, 1000) yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) z1 = np.polyfit(xxx, yyy, 7) # 用

Python求一个数字列表的元素总和.练手: 第一种方法,直接sum(list): 1 lst = list(range(1,11)) #创建一个1-10的数字列表 2 total = 0 #初始化总和为0 3 4 #第一种方法 5 total = sum(lst); #直接调用sum()函数 6 print(total) #55 第二种方法,while循环: lst = list(range(1,11)) #创建一个1-10的数字列表 total = 0 #初始化总和为0 i = 0 whil

1.读文件,通过正则匹配 def statisticWord(): line_number = 0 words_dict = {} with open (r'D:\test\test.txt',encoding='utf-8') as a_file: for line in a_file: words = re.findall(r'&#\d+;|&#\d+;|&\w+;',line) for word in words: words_dict[word] = words_dict.

    最近在看python标准库这本书,第一感觉非常厚,第二感觉,里面有很多原来不知道的东西,现在记下来跟大家分享一下.     string类是python中最常用的文本处理工具,在python的标准库中,有大量的工具,可以帮助我们完成高级文本处理. capwords()是将一个字符串中的所有单词的首字母大写. import string s = 'The quick brown fox jumped over the lazy dog.' print s print string.capw

对于一个文本字符串,可以使用Python的string.split()方法将其切割.下面看看实际运行效果. mySent = 'This book is the best book on python!' print mySent.split() 输出: ['This', 'book', 'is', 'the', 'best', 'book', 'on', 'python!'] 可以看到,切分的效果不错,但是标点符号也被当成了词,可以使用正则表达式来处理,其中分隔符是除单词.数字外的任意字符串.