単語の頻度のカウントと頻度による並べ替え
テキスト データを含む大規模なデータセットを操作する場合、多くの場合、個々の単語の頻度を分析する必要があります。 。この情報は、さまざまな自然言語処理 (NLP) タスクに使用できます。 Python では、Counter と呼ばれる強力なツールを使用してこのタスクを簡素化できます。
設計の実装
設計の概要は次の手順です:
- 一意の単語 (newlst) を保存する空のリストを作成します。
- 対応する単語の頻度 (頻度) を保存する空のリストを作成します。
- 元の単語のリストを繰り返します。
- 各単語について、それがすでに newlst にあるかどうかを確認します。
- 単語が newlst にない場合は、それを追加し、頻度を 1 に設定します。
- 単語がすでに newlst にある場合
- 頻度リストに基づいて新しいリストを並べ替えます。
Python でのカウンターの使用
Python のコレクション モジュールは、特殊なCounter と呼ばれるクラス。反復可能な要素をカウントして集計するために設計されています。 Counter を使用すると、ステップ 3 ~ 6 を 1 行のコードで実行できます。 Counter を使用してデザインを実装する方法は次のとおりです。
<code class="python">from collections import Counter # Create a Counter from the list of words counts = Counter(original_list) # Sort the keys (unique words) based on their frequencies sorted_words = sorted(counts.keys(), key=lambda x: counts[x], reverse=True)</code>
このコードは、最も頻度の高い単語が最初に表示される、一意の単語の並べ替えリストを生成します。
例
<code class="python">list1 = ['the', 'car', 'apple', 'banana', 'car', 'apple'] counts = Counter(list1) print(counts) # Counter({'apple': 2, 'car': 2, 'banana': 1, 'the': 1}) sorted_words = sorted(counts.keys(), key=lambda x: counts[x], reverse=True) print(sorted_words) # ['apple', 'car', 'banana', 'the']</code>
以上がPythonで単語の頻度をカウントし、頻度で並べ替える方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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