#CalHamletV1.py def getText(): #定义函数读取文件 txt = open("hamlet.txt","r").read() txt = txt.lower() #将所有字符转换为小写 for ch in '!@#$%^&*(_)-+=\\[]}{|;:\'\"`~,<.>?/': txt = txt.replace(ch, " ") #将所有特殊符号用空格替代 return txt ha

一.字符串操作: 解析身份证号:生日.性别.出生地等. 凯撒密码编码与解码 网址观察与批量生成 2.凯撒密码编码与解码 凯撒加密法的替换方法是通过排列明文和密文字母表,密文字母表示通过将明文字母表向左或向右移动一个固定数目的位置.例如,当偏移量是左移3的时候(解密时的密钥就是3),所有的字母A将被替换成D,B变成E,以此类推X将变成A,Y变成B,Z变成C.由此可见,位数就是凯撒密码加密和解密的密钥. def change(c,i): c = c.lower() num = ord(c) if n

练习: 总结列表,元组,字典,集合的联系与区别.列表,元组,字典,集合的遍历. 区别: 一.列表:列表给大家的印象是索引,有了索引就是有序,想要存储有序的项目,用列表是再好不过的选择了.在python中的列表很好区分,遇到中括号(即[ ]),都是列表,定义列表也是如此.列表中的数据可以进行增删查改等操作: 增加有两种表达方式(append().expend()),关于append的用法如下(注:mylist定义的列表名称):不难看出,用append方法增加元素,不用给元素加中括号,而用exten

1.字符串操作: 解析身份证号:生日.性别.出生地等. 凯撒密码编码与解码 网址观察与批量生成 解析身份证号:生日.性别.出生地等 def function3(): print('请输入身份证号') ID = input() if len(ID) != 18: print('请输入有效的身份证号码') else: print('身份证号码格式正确') birth = ID[6:14] print('您的生日是:', format(birth)) check = ID[14:17] if int(

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的百度云(联网),和Ubuntu系统的hadoop1-2-1(自己提前配好).如不清楚配置可看<Hadoop之词频统计小实验初步配置> 3)本文由于过长,无法一次性上传.其相邻相关的博文,可参见<Hadoop的改进实验(中文分词词频统计及英文词频统计) 博文目录结构>,以阅览其余三篇剩余内容文档. (五)单机伪分布的英文词频统计Python&Streamin

1.字符串操作: 解析身份证号:生日.性别.出生地等. ID = input('请输入十八位身份证号码: ') if len(ID) == 18: print("你的身份证号码是 " + ID) else: print("错误的身份证号码") ID_add = ID[0:6] ID_birth = ID[6:14] ID_sex = ID[14:17] ID_check = ID[17] # ID_add是身份证中的区域代码,如果有一个行政区划代码字典,就可以用获取

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(

这个作业的要求来自于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2753. 1.列表,元组,字典,集合分别如何增删改查及遍历. 列表操作如下所示: #列表 string = 'list' #字符串->列表 list1 = list(string) # ['l', 'i', 's', 't'] #列表->字符串 string1 = ''.join(list1) #list #列表的增删改查 list1 = list('this

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

一.环境 1.python3.6 2.windows系统 3.安装第三方模块 pip install wordcloud #词云展示库 pip install jieba #结巴分词 pip install matplotlib #图像展示库 二.需求 统计article.txt里的文章的词频 三.代码 import collections #词库统计库,自带模块 import re #正则表达式 自带模块 import wordcloud #词云展示库,pip install wordclou

需求概要 1.读取文件,文件内包可含英文字符,及常见标点,空格级换行符. 2.统计英文单词在本文件的出现次数 3.将统计结果排序 4.显示排序结果 分析 1.读取文件可使用BufferedReader类按行读取 2.针对读入行根据分隔符拆分出单词,使用java.util工具提供的Map记录单词和其出现次数的信息,HashMap和TreeMap均可,如果排序结果按字母序可选用TreeMap,本例选择用HashMap. 3.将Map中存储的键值对,存入List中,List中的元素为二维字符串数组,并

#瓦登尔湖词频统计: import string path = 'D:/python3/Walden.txt' with open(path,'r',encoding= 'utf-8') as text: words = [raw_word.strip(string.punctuation).lower() for raw_word in text.read().split()] words_index = set(words) counts_dict = {index:words.count(

以下是关于小说的中文词频统计 这里有三个文件,分别为novel.txt.punctuation.txt.meaningless.txt. 这三个是小说文本.特殊符号和无意义词 Python代码统计词频如下: import jieba # jieba中文分词库 # 从文件读入小说 with open('novel.txt', 'r', encoding='UTF-8') as novelFile: novel = novelFile.read() # 将小说中的特殊符号过滤 with open('

第一步:首先需要安装工具python 第二步:在电脑cmd后台下载安装如下工具: (有一些是安装好python电脑自带有哦) 有一些会出现一种情况就是安装不了词云展示库 有下面解决方法,需看请复制链接查看:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 第三步: 1.准备好你打算统计的文件,命名为 家.txt,保存到桌面 2.准备一个做背景的图片,命名为girl.jpg,同样保存到桌面 第四步:插入代码 import re # 正则表达

# 使用Python进行词频统计 mytext = """Background Industrial Light & Magic (ILM) was started by filmmaker George Lucas, . ILM has won numerous Academy Awards for Best Visual Effects, not to mention a string of Clio awards for its work on televisi

1) 博客开头给出自己的基本信息,格式建议如下: 学号2017****7128 姓名:肖文秀 词频统计及其效能分析仓库:https://gitee.com/aichenxi/word_frequency1 2) 程序分析,对程序中的四个函数做简要说明.要求附上每一段代码及对应的说明. process_file作用:打开文件,读取文件到缓冲区,关闭文件 # 读文件到缓冲区 def process_file(file_name): try: # 打开文件 file_read=open(file_na

字典是针对非序列集合而提供的一种数据类型,字典中的数据是无序排列的. 字典的操作 为字典增加一项 dict[key] = value students = {"Z004":"John","T002":"Peter"} students Out[23]: {'T002': 'Peter', 'Z004': 'John'} students["S007"] = "Susan" student

利用Python做一个词频统计 GitHub地址:FightingBob [Give me a star , thanks.] 词频统计 对纯英语的文本文件[Eg: 瓦尔登湖(英文版).txt]的英文单词出现的次数进行统计,并记录起来 代码实现 import string from os import path with open('瓦尔登湖(英文版).txt','rb') as text1: words = [word.strip(string.punctuation).lower() for

英文文章词频统计: 功能:统计一篇英文文章的单词总数及出现频数并输出,之后排序,输出频数前十的单词及其频数. 实现方法:使用C语言,用fopen函数读入txt文件,fscanf函数逐个读入单词,结构体wordNode存储单词及其频数,以链表的形式连接在一起,最后使用插入排序进行分析,输出频数最高的5个单词.  头文件 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> 定义宏 #define ERROR

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:一棵程序树 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 我们以财经分栏为例,这里我们观察网页源码可以看到这些新闻的排布都是放在一个无序列表中,每一条新闻都是一个li,那么我们只要获取了所有的li(即li对应的ul)就能进一步解析.所以我们通过beautfulsoup来解析源码.那么获取所有li就很简单了