工作簿 需求:统计人名出现的次数 代码: # coding=gbk import pandas as pd import re def extract_chinese(txt): pattern = re.compile("[\u4e00-\u9fa5]") return "".join(pattern.findall(txt)) names = { } data = pd.read_excel("./工作簿3.xlsx") # 统计工作簿中每个

解决的问题如题,如果对Python不是很熟悉,解决的办法可能如下: test_array=[1,2,3,1,2,3]; def count_object1(array): result_obj={} for item in test_array: count=0 for item_t in test_array: if item is item_t : count+=1 result_obj[item]=count return result_obj if __name__ == '__main

#coding:utf-8 import os,re path = 'test' files = os.listdir(path) def count_word(words): dic = {} max = 0 marked_key = '' #计算每个单词出现的次数 for word in words: if dic.has_key(word) is False: dic[word] = 1 else: dic[word] = dic[word] +1 #每个字典的值之间做比较,得出最大的那个

Counter类:计算序列中出现次数最多的元素 from collections import Counter c = Counter('abcdefaddffccef') print('完整的Counter对象:', c) a_times = c['a'] print('元素a出现的次数:', a_times) c_most = c.most_common(3) print('出现次数最多的三个元素:', c_most) times_dict = c.values() print('各元素出现

.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

"""python 计算列表内容出现次数""" #方法一: l = ['a','a','b','c','d','b','b','b'] test_dict = {} for i in l: #通过key来计算元素个数 test_dict[i] = test_dict.get(i,0) + 1 print(test_dict) 使用python中的内置模块 #方法二 l = ['a','a','b','c','d','b','b','b'] fro

给你一个其中包含不同的英文字母和标点符号的文本,你要找到其中出现最多的字母,返回的字母必须是小写形式, 当检查最想要的字母时,不区分大小写,所以在你的搜索中 "A" == "a". 请确保你不计算标点符号,数字和空格,只计算字母. 如果你找到 两个或两个以上的具有相同的频率的字母, 返回那个先出现在字母表中的字母. 例如 -- “one”包含“o”,“n”,“e”每个字母一次,因此我们选择“e”. 输入: 用于分析的文本 (str, unicode). 输出: 最常

本文实例展示了Python统计列表中的重复项出现的次数的方法,是一个很实用的功能,适合Python初学者学习借鉴.具体方法如下:对一个列表,比如[1,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4,4],现在我们需要统计这个列表里的重复项,并且重复了几次也要统计出来.方法1:mylist = [1,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4,4]myset = set(mylist) #myset是另外一个列表,里面的内容是mylist里面的无重复 项for item in myset: print("th

介绍了Python统计日志中每个IP出现次数的方法,实例分析了Python基于正则表达式解析日志文件的相关技巧,需要的朋友可以参考下 本脚本可用于多种日志类型 #-*- coding:utf-8 -*- import re,time def mail_log(file_path): global count log=open(file_path,'r') C=r'\.'.join([r'\d{1,3}']*4) find=re.compile(C) count={} for i in log:

计算数组中每个元素出现的次数 var names = ['Alice', 'Bob', 'Tiff', 'Bruce', 'Alice']; var countedNames = names.reduce(function (allNames, name) { if (name in allNames) { allNames[name]++; } else { allNames[name] = 1; } return allNames; }, {}); // countedNames is: /

// js计算数组中每个元素出现的次数 // var names = ['Alice', 'Bob', 'Tiff', 'Bruce', 'Alice']; // var countedNames = names.reduce(function (allNames, name) { // if (name in allNames) { // allNames[name]++; // } // else { // allNames[name] = 1; // } // return allName

python 统计字符串中指定字符出现次数的方法: strs = "They look good and stick good!" count_set = ['look','good'] res=strs.count('good') print(res)

题目描述 统计一个数字在排序数组中出现的次数.   python 内置函数 count()一行就能搞定   解题思路 二分查找到给定的数字及其坐标.以该坐标为中点,向前向后找到这个数字的 始 – 终 位置. class Solution: def GetNumberOfK(self, data, k): if len(data)<1: return 0 mid = len(data)//2 if data[mid] == k: start,end = mid,mid for i in range

[剑指Offer]数字在排序数组中出现的次数 解题报告(Python) 标签(空格分隔): 剑指Offer 题目地址:https://www.nowcoder.com/ta/coding-interviews 题目描述: 统计一个数字在排序数组中出现的次数. 解题方法 看到有序,使用二分查找. 使用二分找到这段连续的k的最左边的位置,最右边的位置,两个相减+1就是长度了. 代码: # -*- coding:utf-8 -*- class Solution: def GetNumberOfK(se

题目描述 统计一个数字在排序数组中出现的次数 思路 最贱的方法依旧是count计数.. 当然,,看到有序数组就应该想到二分法,找到重复数字左边和右边的数字,然后两个相减就可以了 解答 方法1 count class Solution: def GetNumberOfK(self, data, k): # write code here if not data or len(data) ==0: return 0 return data.count(k) 方法2,不用count的计数方法 clas

list.count(obj)  统计某个元素在列表中出现的次数例子: aList = [123, 'xyz', 'zara', 'abc', 123]; print "Count for 123 : ", aList.count(123); print "Count for zara : ", aList.count('zara'); 以上实例输出结果如下: Count for 123 : 2 Count for zara : 1

#-*- coding:utf-8 -*- #取一个字符串中最多出现次数的词 import re from collections import Counter my_str = """ Simple is better than complex. Complex is better than complicated. Flat is better than nested. Sparse is better than dense. Readability counts. Sp

第二题:计算字符串中所有数字的和1.字符串中只有小写字母和数字2.数字可能连续,也可能不连续3.连续数字要当做一个数处s='1234adg3g11's1 = "" for i in s : if i.isdigit(): s1=s1+i else: s1=s1+" " lt = s1.split(" ") m= 0 for a in lt : if a.isdigit(): m=m+int(a) print(m) *解决思想:把字符串中得数字调出

方法1-np.argmax(np.bincount()) 看一个例子 array = [0,1,2,2,3,4,4,4,5,6] print(np.bincount(array)) print(np.argmax(np.bincount(array))) #[1 1 2 1 3 1 1] # 这里用到了两个函数,np.argmax和np.bincount,第一个很常见,就是返回数组中最大值对应的下标,np.bincount可以通过上面的例子理解:首先找到数组最大值max,然后返回0-max的各个

HanLP中人名识别分析 在看源码之前,先看几遍论文<基于角色标注的中国人名自动识别研究> 关于命名识别的一些问题,可参考下列一些issue: 名字识别的问题 #387 机构名识别错误 关于层叠HMM中文实体识别的过程 HanLP参考博客: 词性标注 层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别 分词 在HMM与分词.词性标注.命名实体识别中说: 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列).结巴分词目前就是利用BMES标签来分词的,B(开头

HanLP中人名识别分析详解 在看源码之前,先看几遍论文<基于角色标注的中国人名自动识别研究> 关于命名识别的一些问题,可参考下列一些issue: l ·名字识别的问题 #387 l ·机构名识别错误 l ·关于层叠HMM中文实体识别的过程 HanLP参考博客: 词性标注 层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别 分词 在HMM与分词.词性标注.命名实体识别中说: 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列).结巴分词目前就是利用BMES