这周老师布置了一项作业,让我们回去将自己喜欢的小说里面的主角出场次数统计出来,我对这个充满了兴趣,但我遇到了三个问题: (1)一开始选了一部超长的小说(最爱之一),但是运行时老是不行,老是显示下图错误: (2)我一开始是像书本那样直接把txt文件名打上去,类似于open(‘two.txt’,'r').read(),但总是出现一下一行字: (3)三个字的人名总是会有几个人只打了两个字 一.撇开这些问题,开始写代码: 我刚开始以为是小说太长了,运行不了,就找了一部短一些的小说,我最爱的小说——<我和

分析: 1. 读取小说,以读的形式打开 with open('文件名.txt','r',encoding='utf8') as f: str = f.read() 2. 切割小说 ret = jieba.lcut(str) 3. 统计所有词语出现次数 --> 准备一个字典 dic = {} for word in ret: if len(word) == 1: # 去掉名字为一个字的 continue dic[word] = dic.get(word, 0) + 1 准备一个多余称呼的列表 ex

一.安装所需要的第三方库 jieba (jieba是优秀的中文分词第三分库) pyecharts (一个优秀的数据可视化库) <三国演义>.txt下载地址(提取码:kist ) 使用pycharm安装库 打开Pycharm选择[File]下的Settings 出现下面页面, 选择右边的[+]出现下面页面,在此页面顶端搜索想要的库,然后安装就可以了 二.编写代码 import jieba #导入库 import os print("人物出现次数前十名:") txt = ope

所用数据来自于之前的一篇博客: <QQ群成员发言次数统计(正则表达式版)> 链接:http://www.cnblogs.com/liyongzhao/p/3324026.html 1.首先导出数据到Y盘,存为demo.csv SAS程序如下: proc export data=rtf outfile="Y:\demo.csv" dbms=csv replace; putnames=yes; run; 2.将数据读入R R程序如下: demo<-data.frame(r

准备工作: 将运行Scala-Eclipse的机器节点(CloudDeskTop)内存调整至4G,因为需要在该节点上跑本地(local)Spark程序,本地Spark程序会启动Worker进程耗用大量内存资源 其余准备工作可参考:scala程序开发之单词出现次数统计(本地运行模式) 1.启动Spark集群 [hadoop@master01 install]$ cat start-total.sh #!/bin/bash echo "请首先确认你已经切换到hadoop用户" #启动zoo

//统计access.log文件里面IP地址对应的省份,并把结果存入到mysql package access1 import java.sql.DriverManager import org.apache.spark.broadcast.Broadcast import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object AccessIp { def main(args: Array[String]): Unit = { //new sc va

用python实现简单EXCEL数据统计的实例 下面小编就为大家带来一篇用python实现简单EXCEL数据统计的实例.小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考.一起跟随小编过来看看吧 任务: 用python时间简单的统计任务-统计男性和女性分别有多少人. 用到的物料:xlrd 它的作用-读取excel表数据 代码:     import xlrd workbook = xlrd.open_workbook('demo.xlsx') #打开excel数据表 SheetList = w

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[JAVA系列]使用JavaScript实现网站访问次数统计代码   前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 正文部分 方法一的代码: <script type="text/javascript"> var caution=false function setCookie(name,value,e

python数据结构之二叉树的统计与转换实例 这篇文章主要介绍了python数据结构之二叉树的统计与转换实例,例如统计二叉树的叶子.分支节点,以及二叉树的左右两树互换等,需要的朋友可以参考下 一.获取二叉树的深度 就是二叉树最后的层次,如下图: 实现代码: 代码如下: def getheight(self):         ''' 获取二叉树深度 '''         return self.__get_tree_height(self.root)     def __get_tree_he

1.如何认识可视化? 图形总是比数据更加醒目.直观.解决统计回归问题,无论在分析问题的过程中,还是在结果的呈现和发表时,都需要可视化工具的帮助和支持. 需要指出的是,虽然不同绘图工具包的功能.效果会有差异,但在常用功能上相差并不是很大.与选择哪种绘图工具包相比,更重要的是针对不同的问题,需要思考选择什么方式.何种图形去展示分析过程和结果.换句话说,可视化只是手段和形式,手段要为目的服务,形式要为内容服务,这个关系一定不能颠倒了. 因此,可视化是伴随着分析问题.解决问题的过程而进行思考.设计和实现

1.关于 StatsModels statsmodels(http://www.statsmodels.org)是一个Python库,用于拟合多种统计模型,执行统计测试以及数据探索和可视化. 2.文档 最新版本的文档位于: https://www.statsmodels.org/stable/ 欢迎关注 Youcans 原创系列,每周更新数模笔记 Python数模笔记-PuLP库 Python数模笔记-StatsModels统计回归 Python数模笔记-Sklearn Python数模笔记-N

生成包含 1000 个随机字符的字符串,并统计每个字符出现的次数. import string import random #获取字符 x = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation #abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789!"#$%&'()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~ #随机生成1000个字符,存

#Cal3kingdoms.py import jieba txt = open("threekingdoms.txt", "r", encoding="utf-8").read() # 文件的打开 exclude = {"将军","却说", "荆州"} #多次运行取出非人名词汇 words = jieba.lcut(txt) #利用jieba库分词 构造一个列表 counts = {}

1.读取文本文档 红球.txt 2.运行代码 with open('红球.txt', "r", encoding="utf-8")as f: d = {} for j in f: ls = j.split() for num in ls: d[num] = d.get(num, 0) + 1 for i in d.items(): print(i[0],i[1]) 3.效果显示

刚刚在写文章时360浏览器崩溃了,结果内容还是找回来了,感谢博客园的自动保存功能!!! ------------恢复内容开始------------ 最近在学习Python,自己写了一个小程序,可以从指定的路径中读取文本文档,并统计其中各单词出现的个数并打印 import os #此方法用于创建文件夹及文件 def createFile(fileName,content,filePath=r'd:/PythonExercise/'): # 创建文件夹 os.mkdir(filePath) ful

1 #统计<三国志>里人物的出现次数 2 3 import jieba 4 text = open('threekingdoms.txt','r',encoding='utf-8').read() 5 excludes = {'将军','却说','二人','不能','如此','荆州','不可','商议','如何','军士','左右','主公','引兵','次日','大喜','军马', 6 '天下','东吴','于是'} 7 #返回列表类型的分词结果 8 words = jieba.lcut(t

任务: 用python时间简单的统计任务-统计男性和女性分别有多少人. 用到的物料:xlrd 它的作用-读取excel表数据 代码: import xlrd workbook = xlrd.open_workbook('demo.xlsx') #打开excel数据表 SheetList = workbook.sheet_names()#读取电子表到列表 SheetName = SheetList[0]#读取第一个电子表的名称 Sheet1 = workbook.sheet_by_index(0)

reference to : http://blog.csdn.net/elder_sword/article/details/50508257 前段时间要做一个统计手机中激活量的东东,这个统计不是单独的某个应用统计,是整个手机中所有预装应用的安装量.第一时间想到的就是后台去跑个 service,隔一段时间去扫一遍,和程序锁原理类似.但是这种方案有个弊端,大家也都了解,就是费电,当然也有优点,那就是统计精确.还有另外一种方 案,就是android自带的统计,之前也只是粗略的知道有这么回事,没有仔

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1686 分析:典型的KMP算法,统计字符串匹配的次数. 用Next数组压缩时间复杂度,要做一些修改. /*Oulipo Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 5769 Accepted Submission(s): 2322 Proble

一: 转载:http://www.jiangyangangblog.com/26.html 首先在寻找到functions.php.php文件夹,在最后面  ?> 的前面加入下面的代码 function custom_the_views($post_id, $echo=true, $views='views') { $count_key = 'views'; $count = get_post_meta($post_id, $count_key, true); if ($count == '')