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這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)Python中怎么統(tǒng)計序列中元素的出現(xiàn)頻度,文章內(nèi)容質(zhì)量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識有一定的了解。
某隨機序列中,找到出現(xiàn)次數(shù)最高的三個元素,他們的出現(xiàn)次數(shù)是多少?
對某英文文章的單詞進行詞頻統(tǒng)計,找到出現(xiàn)次數(shù)最高的10個單詞,出現(xiàn)次數(shù)是多少?
普通做法:
from random import randint# #使用列表解析生成30個元素(在0~20范圍內(nèi))data = [randint(0,20) for _ in xrange(30)]print type(data)# 使用列表創(chuàng)建字典.data為key值,value為0c = dict.fromkeys(data,0)print c# 使用for循環(huán)遍歷data,遇到一個x,計數(shù)器c[x]就會增加1for x in data: c[x] +=1print c c1= {k:v for k,v in c.iteritems()}print c1#根據(jù)字典的值對于字典的項進行排序,d[1]為值。d[0]為鍵stat = sorted(c.iteritems(),key= lambda d:d[1],reverse=True)print stat
某隨機序列中,找到出現(xiàn)次數(shù)最高的三個元素
from random import randintfrom collections import Counter data = [randint(0,20) for _ in xrange(30)] c2 = Counter(data)#傳入需要幾個數(shù)值smax = c2.most_common(5) smin = c2.most_common()[:-6:-1]print smaxprint smin
對某英文文章的單詞進行詞頻統(tǒng)計
import re txt = open('code.txt').read()# print txt# 分割詞:通過非字母字符word = re.split('\W*',txt)# print wordfrom collections import Counter c3 = Counter(word)# print c3print c3.most_common(10)
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