菜鸟学IT之python3关于列表,元组,字典,集合浅认识!
作业来源:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2753
一.列表,元组,字典,集合分别如何增删改查及遍历。
- 列表
- # 列表的增加
- ls =['Hello','Word','JS','OK','Good']
- print("原始数据:",ls)
- ls.append(12) # 在数组列表后面增加字符串“12”
- print("增加后的数组为:",ls)
- # 列表的删除
- del ls[1] # 删除数组的第二个元素,即下标为1的字符串
- # ls.pop() # 删除列表最后一个元素
- print("删除数组第二个元素后数组为:",ls)
- # 列表的修改
- ls[1] = "修改" # 删除数组的第二个元素,即下标为1的字符串
- print("修改数组第二个元素后数组为:",ls)
- # 列表的查询
- ls.index('OK') # 查找“OK”字符串
- print("打印字符串“OK”的下标:",ls.index('OK'))
- # 遍历列表
- print("遍历列表:")
- for i in ls:
- print(i)
结果:
- 元组
- # 元组
- YZ = ('元','组','的','元','素','不','修','改')
- YZ1 = ('的','!')
- YZ2 = YZ + YZ1
- del YZ # 删除元组
- print("元组的遍历:")
- for i in YZ2:
- print("\t\t",i)
结果:
- 字典
- # 字典
- D = {'这':1,'是':2,'字':3,'典':4,'!':5}
- D['这']=11 # 修改键“这”的值
- del D['是'] # 删除键“是”
- a = D['这'] # 查看键a的值
- print("字典\n查看“这”的下标:",a)
- # D.clear() # 删除字典中的所有条目
- # 遍历输出列表
- str(D) # 打印字典
- for key in D:
- print(key)
结果:
- 集合
- # 集合
- aa = {1, 2, 3}
- aa.add(4) # 增加
- print(aa)
- aa.remove(2) # 删除
- print(aa)
- # 遍历打印
- for i in aa:
- print("\t\t",i)
结果:
二、总结列表,元组,字典,集合的联系与区别。参考以下几个方面:
- 括号
- 有序无序
- 可变不可变
- 重复不可重复
- 存储与查找方式
列表 |
元组 |
字典 |
集合 |
|
名称 |
list |
tuple |
dict |
set |
初始化 |
[‘0’,’0’,’1’] |
(‘0’,’0’,’1’) |
{‘0’:1,’0’:2,’1’:3} |
{1,2}或set([2,3]) |
是否有序 |
有序 |
有序 |
无序,自动正序 |
无序 |
可否重复 |
是 |
是 |
是 |
否 |
读写性 |
读写 |
只读 |
读写 |
读写 |
存储方式 |
值 |
值 |
键值对(键不可重复) |
键(不可重复) |
添加 |
append |
只读 |
add |
d[‘key’]=’value’ |
三、词频统计
1.下载一长篇小说,存成utf-8编码的文本文件 file
2.通过文件读取字符串 str
3.对文本进行预处理
4.分解提取单词 list
5.单词计数字典 set , dict
6.按词频排序 list.sort(key=lambda),turple
7.排除语法型词汇,代词、冠词、连词等无语义词
- 自定义停用词表
- 或用stops.txt
8.输出TOP(20)
9.可视化:词云
排序好的单词列表word保存成csv文件
- import pandas as pd
- # 打开小说
- f = open(r'..\Lin\file_text\Sophies World.txt', 'r', encoding='utf8')
- book = f.read()
- f.close()
- book_symbol = ['\n', '\t', '?', '?', '!', "!"," '", "'", ' "', '"', '""', ',', ',', '.', '。','“','”',',']
- # 删除标点符号
- for i in book_symbol:
- book = book.replace(i, '')
- # 把所有的小写 以空格分隔开
- book = book.lower().split()
- # 打开停用词
- f = open(r'..\Lin\file_text\stops.txt', 'r', encoding='utf8')
- stops = f.read()
- f.close()
- # 删除多余符号
- stop_symbol = [" '", "'", ' "', '"', '\n']
- for i in stop_symbol:
- stops = stops.replace(i, '')
- # 以逗号分隔
- stops = stops.split(',')
- word_dict = {} # 创建词典
- # 去掉停用词
- word_set = set(book) - set(stops)
- # 遍历计算词频
- for i in word_set:
- word_dict[i] = book.count(i)
- word_count = list(word_dict.items())
- word_count.sort(key = lambda x:x[1], reverse = True)
- pd.DataFrame(data=word_count[0:20]).to_csv('Sophies World.csv', encoding='utf-8')
结果:
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