#!/usr/bin/python #Filename: readlinepy.py import sys,re urldir=r"C:\python27\a.txt" distone={} numTen=[] #先文档变成一个字典 f=open(urldir,'r') for line in f.readlines(): #去掉非字符的符号 line = re.sub('\W'," ",line) lineone=line.split() for keyone i

将文件打开,之后每读入一次,最后按空格进行分割.存入到map里面之后进行相应的比较输出操作.并将相应的内容输出到文件里面. package com.keshangone; //将想要输出的数据写入新的文件里面 //将想要输出的数据写入新的文件里面 import java.util.*; import java.io.*; import java.util.Scanner; public class qianword { static int ha=0; static Scanner sc=new

 一.程序思路及相关代码 首先打开文件,代码如下 FILE *fp; char fname[10]; printf("请输入要分析的文件名:\n"); scanf("%s",fname); if((fp=fopen(fname,"r"))==NULL){ //读取文件内容,并返回文件指针,该指针指向文件的第一个字符 fprintf(stderr,"error opening.\n"); exit(1); } 对于文件的扫描,以

package english; import java.io.File; import java.util.Scanner; import java.io.FileNotFoundException; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Set; public class Words { public static <type> void main (String[] args) thro

使用python找出nginx访问日志中访问次数最多的10个ip排序生成网页 方法1:linux下使用awk命令 # cat access1.log | awk '{print $1" "$7" "$9}'|sort -n|uniq -c |sort -n -r|head -10 方法2:通过python处理日志 #encoding=utf-8 # 找到日志中的top 10,日志格式如下 #txt = '''100.116.167.9 - - [22/Oct/201

.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

分析: 1)要统计单词的个数,就自己的对文章中单词出现的判断的理解来说是:当出现一个非字母的字符的时候,对前面的一部分字符串归结为单词 2)对于最后要判断字母出现的个数这个问题,我认为应该是要用到map比较合适吧,因为map中有 键-值 的关系,可以把字符串设置为键,把出现的个数设置为整型,这样就能够建立起一一对应的关系,不用再判断所在的位置 根据上面自己的理解,今天我写了以下的一部分代码,对哈利波特第一集的这部分文章进行了单词的统计的测试,测试的结果相对良好,没有问题. package pip

下面的例子展示了如何在C++11中,利用regex_search()统计一篇英文文章中的单词数: #include <iostream> #include <regex> #include <string> #include <fstream> using namespace std; // 统计单词数 int countword(string& str) { try { ; smatch m; // 保存匹配结果的match_result // 匹

分割字符串的用法+map映射给出input中出现次数最多的单词,如果次数相同,给出按字典序最小的. 这里我用了自定义分隔符来读取字符串,方法如下: //按照定义的分隔符d来分割字符串,对str进行读取 const char *d = "\n\'\"\? ";//换行,',",?,空格 char *p; p = strtok(str,d); //这样做的主要原因是避免最后输出换行 while(p) { //对p进行处理 p=strtok(NULL,d); //读取下一

问题:工程下自定义的包,python在执行时经常找不到包   python找包的路径:python安装路径下的lib包和PYTHONPATH下的包   可以使用[sys.path]打印出python找包的路径 import sys syspath=sys.path 但是在jenkins运行时经常提示找不到包,所以就需要手动添加PYTHONPATH,通过追加sys.path列表来实现   例如下面的方式: import os import sys rootpath=str("工程所在目录"

欢迎添加华为云小助手微信(微信号:HWCloud002 或 HWCloud003),输入关键字"加群",加入华为云线上技术讨论群:输入关键字"最新活动",获取华为云最新特惠促销.华为云诸多技术大咖.特惠活动等你来撩! 文本分析 很多时候,我们会去统计一片文章中的高频词汇,以此来作为文章的关键词条,那么词频分析在python中,该用什么模块做?jieba! 第一次听到这个词就乐了,一个**"结巴",帮助我们统计词频-但仔细了解这个模块后,你会发现它

Python找出列表中数字的最大值和最小值 思路: 先使用冒泡排序将列表中的数字从小到大依次排序 取出数组首元素和尾元素 运行结果: 源代码: 1 ''' 2 4.编写函数,功能:找出多个数中的最大值与最小值. 3 ''' 4 def findNumValue(list=[]): 5 for i in range(len(list)-1): 6 for j in range(len(list)-1-i): 7 if list[j]>list[j+1]: 8 temp=list[j] 9 list

获取数组中数量最多的元素,也就是最频繁的那个元素,方法有很多,下面是3种最简单的: 用max函数 sample = [1,2,3,3,3,4,5,5] max(set(sample), key=sample.count) 用collections包的Counter函数 data = Counter(sample) data.most_common(1)[0][0] # data.most_common(1)[0][1] # 就是相应的最高频元素的频次 用statistics包的mode函数 mo

在一个字符串中,如 'zhaochucichuzuiduodezifu',我们要找出出现最多的字符.本文章将详细说明方法思路. 先介绍两个string对象中的两个方法:indexOf()和charAt()方法 indexOf()方法介绍 返回某个指定的字符串值在字符串中首次出现的位置 语法 Object(string|array).indexOf(searchValue, fromIndex); 参数1  (必需)规定需检索的字符串值 参数2 (可选)规定在字符串中开始检索的位置(包括自身).若

引言:你一定会感叹:Python还缺找对象? 毕竟"一切皆对象"是人家Python的哲学理念.不过,Python  允许程序员以纯粹的面向过程的方式来使用它,所以人们有时会忽视它那颗"找对象"的心.其实无论是面向过程,还是函数式编程,都是特殊的对象模拟出的效果.  本文选自<从Python开始学编程>.让我们通过帮Python找对象,来学习Python这一语言. 类 说是要"找对象",我们第一个看的却是个叫作"类"

Given a list of strings words representing an English Dictionary, find the longest word in words that can be built one character at a time by other words in words. If there is more than one possible answer, return the longest word with the smallest l

本篇blog是利用Python进行文章特征提取的续篇,主要介绍构建带TF-IDF权重的文章特征向量. In [1]: # 带TF-IDF权重的扩展词库 # 在第一篇文档里 主要是利用词库模型简单判断单词是否在文档中出现.然而与单词的顺序.频率无关.然后词的频率对文档更有意义.因此本文将词频加入特征向量 In [2]: # 1.计算单词在文档中的频率 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer In [5]: docume

背景 在研究和新闻文章中,关键词构成了一个重要的组成部分,因为它们提供了文章内容的简洁表示.关键词在从信息检索系统,书目数据库和搜索引擎优化中定位文章方面也起着至关重要的作用.关键词还有助于将文章分类为相关主题或学科. 提取关键词的传统方法涉及基于文章内容和作者的判断手动分配关键词.这涉及大量时间和精力,并且在选择适当的关键字方面也可能不准确.随着自然语言处理(NLP)的出现,关键字提取已经发展为有效且高效. 在本文中,我们将结合这两者 - 我们将在一系列文章上应用NLP来提取关键字. 关于数据

问题 该文章的最新版本已迁移至个人博客[比特飞],单击链接 https://www.byteflying.com/archives/4120 访问. 给出一个字符串数组words组成的一本英语词典.从中找出最长的一个单词,该单词是由words词典中其他单词逐步添加一个字母组成.若其中有多个可行的答案,则返回答案中字典序最小的单词. 若无答案,则返回空字符串. 输入: words = ["w","wo","wor","worl"

来源:http://www.ghostchina.com/adding-syntax-highlighting-to-ghost-using-highlight-js/ ------------------------------------------------------------------------------------- 如果我们的文章中包含了代码,Ghost 默认是不做处理的,也就是说:没有为代码增加语法高亮. 其实,这个问题可以从 Ghost 系统入手解决,可惜现在 Gho

python实现文章或博客的自动摘要(附java版开源项目) 写博客的时候,都习惯给文章加入一个简介.现在可以自动完成了!TF-IDF与余弦相似性的应用(三):自动摘要 - 阮一峰的网络日志http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/automatic_summarization.html idf.txt来自 https://github.com/jannson/yaha/blob/master/yaha/analyse/idf.txtpython分词库中:ht