一.环境以及注意事项 1.windows10家庭版 python 3.7.1 2.需要使用到的库 wordcloud(词云),jieba(中文分词库),安装过程不展示 3.注意事项:由于wordcloud默认是英文不支持中文,所以需要一个特殊字体 simsum.tff.下载地址: https://s3-us-west-2.amazonaws.com/notion-static/b869cb0c7f4e4c909a069eaebbd2b7ad/simsun.ttf 请安装到C:\Windows\F

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)

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)                  

14. Redis配置统计字典14.1 info系统状态说明14.1.1 命令说明14.1.2 详细说明14.2 standalone配置说明和分析14.2.1 总体配置14.2.2 最大内存及策略14.2.3 AOF相关配置14.2.4 RDB相关配置14.2.5 慢查询配置14.2.6 数据结构优化配置14.2.7 复制相关配置14.2.8 客户端相关配置14.2.9 安全相关配置14.3 Sentinel配置说明和分析14.4 Cluster配置说明和分析

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

本章将对Redis的系统状态信息(info命令结果)和Redis的所有配置(包括Standalone.Sentinel.Cluster三种模式)做一个全面的梳理,希望本章能够成为Redis配置统计字典,协助大家分析和解决日常开发和运维中遇到的问题,主要内容如下: □ info系统状态说明. □ Sentinel配置说明. □ Cluster配置说明. 1.info系统状态说明 1.1 命令说明 info命令的使用方法有以下三种 : □ info: 部分Redis系统状态统计信息. □ info

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

---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

代码已发至github上的python文件 词频统计结果如下(词频为1的词组数量已省略): {'是': 5, '风格': 4, '擅长': 4, '的': 4, '兴趣': 4, '宣言': 4, '有': 3, 'python': 3, '代码': 2, '员': 2, 'helloworld': 2, '哲学': 2, '当': 2, '对': 2, '很': 2, 'matlab': 2, '平凡': 2} 用词特点: 柱形图和饼图的创建通过代码实现图画中只显示频数2以上的词频重复的词频较

import jieba txt = open("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\流浪地球.txt", "r", encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word) == 1: #排除单个字符的分词结果 continue else: counts[word] = counts.get(word,0

import pandas as pd import jieba import jieba.analyse from collections import Counter,OrderedDict jieba.load_userdict('./userdict.txt') # 加载外部 用户词典 def stopwordslist(filepath): stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8

1.为元组中元素命名 方法1.定义常量 NAME, AGE = 0, 1 student = ('乔峰', 29, 'qf@jinyong.com') name = student[NAME] age = student[AGE] 方法2.使用 namedtuple from collections import namedtuple Student = namedtuple('Student', ['name', 'age', 'email']) stu = Student('乔峰', 29,

body, table{font-family: 微软雅黑; font-size: 10pt} table{border-collapse: collapse; border: solid gray; border-width: 2px 0 2px 0;} th{border: 1px solid gray; padding: 4px; background-color: #DDD;} td{border: 1px solid gray; padding: 4px;} tr:nth-child(

Nvidia 2019 perl 笔试题 统计一个文件内单词的频次并排序 文本如下: "ALL happy families resemble one another; every unhappy family is unhappy in its own way. All was confusion in the house of Oblonskys. The wife had dicscovered that her husband was having an intrigue with a

题目链接:传送门 描述给定 $N$ 个字符串 $S_1,S_2,\cdots,S_N$,接下来进行 $M$ 次询问,每次询问给定一个字符串 $T$,求 $S_1 \sim S_N$ 中有多少个字符串是 $T$ 的前缀.输入字符串的总长度不超过 $10^6$,仅包含小写字母. 输入格式第一行两个整数 $N,M$.接下来 $N$ 行每行一个字符串 $S_i$.接下来 $M$ 行每行一个字符串表示询问. 输出格式对于每个询问,输出一个整数表示答案 样例输入3 2abbcabcabcefg 样例输出20

给定N个字符串S1,S2…SNS1,S2…SN,接下来进行M次询问,每次询问给定一个字符串T,求S1S1-SNSN中有多少个字符串是T的前缀. 输入字符串的总长度不超过106106,仅包含小写字母. 输入格式 第一行输入两个整数N,M. 接下来N行每行输入一个字符串SiSi. 接下来M行每行一个字符串T用以询问. 输出格式 对于每个询问,输出一个整数表示答案. 每个答案占一行. 输入样例: 3 2 ab bc abc abc efg 输出样例: 2 0 题意:让你计算前面有多少个字符串是查询的这

写了一个简单的语句,还没有优化: scala> sc. | textFile("/etc/profile"). | flatMap((s:String)=>s.split("\\s")). | map(_.toUpperCase). | map((s:String)=>(s, 1)). | filter((pair)=>pair._1.forall((ch)=>ch>'A'&&ch<'Z')). | redu

一.英文词频统计 英文词频统计很简单,只需借助split断句,再统计即可. 完整MATLAB代码: function wordcount %思路:中文词频统计涉及到对"词语"的判断,需要导入词典或编写判断规则,很复杂. %最简单的办法是直接统计英文词频,并由空格直接划分词语.然后再翻译即可得到中文词频. %从官方网站上下载的pdf,转成reportfulltext.txt,存到workspace进行操作 全文共25003个字符. clc; clear; report=fileread(

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

目录 摘要 算法关键 红黑树 稳定排序 代码框架 .h文件: .cpp文件 频率统计器的实现 接口设计与实现 接口设计 核心功能词频统计器流程 效果 单元测试 性能分析 性能分析图 问题发现 解决方案 异常处理 PSP表格记录 感想 基于sketch在大数据下的词频统计设计 引言 背景 解决方案 总结 参考文献: Github项目地址 摘要 本词频统计器包括行数统计.字符数统计.单词数统计.词频统计功能.基于红8黑树算法和稳定排序实现,其中红黑树算法为本词频统计器提供良好的效率.提供性能下限保证