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

读写性

读写

只读

读写

读写

存储方式

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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