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上海做网站最专业wordpress绑定域名收费吗

上海做网站最专业,wordpress绑定域名收费吗,国际贸易新闻最新消息,网络运维个人工作总结一、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)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#xff0c;在此页面顶端搜索想要的库#xff0c;然后安装就可以了二、编…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)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 osprint(人物出现次数前十名)txt open(三国演义.txt, r ,encodinggb18030).read()words jieba.lcut(txt)counts {}for word in words:if len(word) 1:continueelif word 诸葛亮 or word 孔明曰:rword 孔明elif word 关公 or word 云长:rword 关羽elif word 玄德 or word 玄德曰:rword 刘备elif word 孟德 or word 丞相:rword 曹操 # 把相同意思的名字归为一个人else:rword wordcounts[rword] counts.get(rword, 0) 1items list(counts.items())items.sort(keylambda x: x[1], reverseTrue)for i in range(10):word, countitems[i]print({}:{}.format(word, count)) # 打印前十名名单结果如下图可以看到这里面有很多不是人物的名字所以咱们要把这些删掉。更改代码如下import jieba #导入库import osprint(人物出现次数前十名)txt open(三国演义.txt, r ,encodinggb18030).read()remove {将军, 却说, 不能, 后主, 上马, 不知, 天子, 大叫, 众将, 不可,主公, 蜀兵, 只见, 如何, 商议, 都督, 一人, 汉中, 人马,陛下, 魏兵, 天下, 今日, 左右, 东吴, 于是, 荆州, 不能, 如此,大喜, 引兵, 次日, 军士, 军马,二人,不敢} # 这些文字是要排出掉的多次运行程序所得到的words jieba.lcut(txt)counts {}for word in words:if len(word) 1:continueelif word 诸葛亮 or word 孔明曰:rword 孔明elif word 关公 or word 云长:rword 关羽elif word 玄德 or word 玄德曰:rword 刘备elif word 孟德 or word 丞相:rword 曹操 # 把相同意思的名字归为一个人else:rword wordcounts[rword] counts.get(rword, 0) 1for word in remove:del counts[word] #匹配文字相等就删除items list(counts.items())items.sort(keylambda x: x[1], reverseTrue)for i in range(10):word, countitems[i]print({}:{}.format(word, count)) # 打印前十名名单运行结果如下图可以看到现在都是人物名称了导出数据代码如下import jieba #导入库import osprint(人物出现次数前十名)txt open(三国演义.txt, r ,encodinggb18030).read()remove {将军, 却说, 不能, 后主, 上马, 不知, 天子, 大叫, 众将, 不可,主公, 蜀兵, 只见, 如何, 商议, 都督, 一人, 汉中, 人马,陛下, 魏兵, 天下, 今日, 左右, 东吴, 于是, 荆州, 不能, 如此,大喜, 引兵, 次日, 军士, 军马,二人,不敢} # 这些文字是要排出掉的多次运行程序所得到的words jieba.lcut(txt)counts {}for word in words:if len(word) 1:continueelif word 诸葛亮 or word 孔明曰:rword 孔明elif word 关公 or word 云长:rword 关羽elif word 玄德 or word 玄德曰:rword 刘备elif word 孟德 or word 丞相:rword 曹操 # 把相同意思的名字归为一个人else:rword wordcounts[rword] counts.get(rword, 0) 1for word in remove:del counts[word] #匹配文字相等就删除items list(counts.items())items.sort(keylambda x: x[1], reverseTrue)#导出数据fo open(三国人物出场次数.txt, a, encodingutf-8)for i in range(10):word, countitems[i]word str(word)count str(count)fo.write(word)fo.write(:) #使用冒号分开fo.write(count)fo.write(\n) #换行fo.close() #关闭文件现在咱们运行看是否导出运行结果如下图。可以看到已经生成一个名为三国人物出场次数.txt的文件而文件里的内容就是咱们刚才的数据。三、数据可视化想要可视化首先咱们要有数据咱们把刚才导出的数据转换为字典形式。代码如下#将txt文本里的数据转换为字典形式fr open(三国人物出场次数.txt, r, encodingutf-8)dic {}keys [] # 用来存储读取的顺序for line in fr:v line.strip().split(:)dic[v[0]] v[1]keys.append(v[0])fr.close()print(dic)-运行结果如下使用pyecharts绘图先倒入模块from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Bar代码如下# 绘图list1list(dic.keys())list2list(dic.values()) #提取字典里的数据作为绘图数据c (Bar().add_xaxis(list1).add_yaxis(人物出场次数,list2).set_global_opts(xaxis_optsopts.AxisOpts(axislabel_optsopts.LabelOpts(rotate-15)),).render(人物出场次数可视化图.html))运行程序看到目录下会生成一个名为人物出场次数可视化图.html的文件如下图使用浏览器打开就可以看到数据以图形的方式呈现出来。三、全部代码呈现#《三国演义》的人物出场次数Python代码import jieba #导入库import osfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Barprint(人物出现次数前十名)txt open(三国演义.txt, r ,encodinggb18030).read()remove {将军, 却说, 不能, 后主, 上马, 不知, 天子, 大叫, 众将, 不可,主公, 蜀兵, 只见, 如何, 商议, 都督, 一人, 汉中, 人马,陛下, 魏兵, 天下, 今日, 左右, 东吴, 于是, 荆州, 不能, 如此,大喜, 引兵, 次日, 军士, 军马,二人,不敢} # 这些文字是要排出掉的多次运行程序所得到的words jieba.lcut(txt)counts {}for word in words:if len(word) 1:continueelif word 诸葛亮 or word 孔明曰:rword 孔明elif word 关公 or word 云长:rword 关羽elif word 玄德 or word 玄德曰:rword 刘备elif word 孟德 or word 丞相:rword 曹操 # 把相同意思的名字归为一个人else:rword wordcounts[rword] counts.get(rword, 0) 1for word in remove:del counts[word] #匹配文字相等就删除items list(counts.items())items.sort(keylambda x: x[1], reverseTrue)#导出数据fo open(三国人物出场次数.txt, a, encodingutf-8)for i in range(10):word, countitems[i]word str(word)count str(count)fo.write(word)fo.write(:) #使用冒号分开fo.write(count)fo.write(\n) #换行fo.close() #关闭文件#将txt文本里的数据转换为字典形式fr open(三国人物出场次数.txt, r,encodingutf-8 )dic {}keys [] # 用来存储读取的顺序for line in fr:v line.strip().split(:)dic[v[0]] v[1]keys.append(v[0])fr.close()print(dic)# 绘图list1list(dic.keys())list2list(dic.values()) #提取字典里的数据作为绘图数据c (Bar().add_xaxis(list1).add_yaxis(人物出场次数,list2).set_global_opts(xaxis_optsopts.AxisOpts(axislabel_optsopts.LabelOpts(rotate-15)),).render(人物出场次数可视化图.html))标签elif,rword,word,python,items,可视化,counts,txt,前十名来源 https://www.cnblogs.com/ke-wu-a/p/14026658.html
http://wiki.neutronadmin.com/news/99156/

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