利用Python的 counter内置函数,统计文本中的单词数量
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了利用Python的 counter内置函数,统计文本中的单词数量相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
counter是 colletions内的一个类
可以理解为一个简单的计数器,可以统计字符出现的个数,例子如下
import collections str1=[‘a‘,‘a‘,‘b‘,‘d‘] m=collections.Counter(str1) print(m) str2=[‘你‘,‘好‘,‘你‘,‘你‘] m1=collections.Counter(str2) print(m1)
输出:
Counter({‘a‘: 2, ‘b‘: 1, ‘d‘: 1})
Counter({‘你‘: 3, ‘好‘: 1})
这样结合文本的读取就可以轻松的统计文本中字符的个数。
接下来详细介绍一下
通过学习博客:pythoner 地址:http://www.pythoner.com/205.html
collections模块
此模块 包含了 除了dict,set,list,tuple以外的 Python中的一些特殊容器
- OrderedDict类:排序字典,是字典的子类。引入自2.7。
- namedtuple()函数:命名元组,是一个工厂函数。引入自2.6。
- Counter类:为hashable对象计数,是字典的子类。引入自2.7。
- deque:双向队列。引入自2.4。
- defaultdict:使用工厂函数创建字典,使不用考虑缺失的字典键。引入自2.5。
counter类
Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。
它是一个无序的容器类型,以字典的键值对形式存储,其中元素作为key,其计数作为value。计数值可以是任意的Interger(包括0和负数)。
首先是四个创建方法
>>> c = Counter() # 创建一个空的Counter类 >>> c = Counter(‘adasdasd‘) # 从一个可iterable对象(list、tuple、dict、字符串等)创建 >>> c = Counter({‘a‘: 4, ‘b‘: 2}) # 从一个字典对象创建 >>> c = Counter(a=4, b=2) # 从一组键值对创建
当所访问的键不存在时,返回0,而不是KeyError;否则返回它的计数。
>>> c = Counter("abcdefgab") >>> c["a"] 2 >>> c["c"] 1 >>> c["h"] 0
2.3 计数器的更新(update和subtract)
可以使用一个iterable对象或者另一个Counter对象来更新键值。
计数器的更新包括增加和减少两种。其中,增加使用update()方法:
>>> c = Counter(‘which‘) >>> c.update(‘witch‘) # 使用另一个iterable对象更新 >>> c[‘h‘] 3 >>> d = Counter(‘watch‘) >>> c.update(d) # 使用另一个Counter对象更新 >>> c[‘h‘] 4
减少则使用subtract()方法:
>>> c = Counter(‘which‘) >>> c.subtract(‘witch‘) # 使用另一个iterable对象更新 >>> c[‘h‘] 1 >>> d = Counter(‘watch‘) >>> c.subtract(d) # 使用另一个Counter对象更新 >>> c[‘a‘] -1
2.4 键的删除
当计数值为0时,并不意味着元素被删除,删除元素应当使用del
。
>>> c = Counter("abcdcba") >>> c Counter({‘a‘: 2, ‘c‘: 2, ‘b‘: 2, ‘d‘: 1}) >>> c["b"] = 0 >>> c Counter({‘a‘: 2, ‘c‘: 2, ‘d‘: 1, ‘b‘: 0}) >>> del c["a"] >>> c Counter({‘c‘: 2, ‘b‘: 2, ‘d‘: 1})
2.5 elements()
返回一个迭代器。元素被重复了多少次,在该迭代器中就包含多少个该元素。元素排列无确定顺序,个数小于1的元素不被包含。
>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2) >>> list(c.elements()) [‘a‘, ‘a‘, ‘a‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘b‘]
2.6 most_common([n])
返回一个TopN列表。如果n没有被指定,则返回所有元素。当多个元素计数值相同时,排列是无确定顺序的。
>>> c = Counter(‘abracadabra‘) >>> c.most_common() [(‘a‘, 5), (‘r‘, 2), (‘b‘, 2), (‘c‘, 1), (‘d‘, 1)] >>> c.most_common(3) [(‘a‘, 5), (‘r‘, 2), (‘b‘, 2)]
2.8 浅拷贝copy
>>> c = Counter("abcdcba") >>> c Counter({‘a‘: 2, ‘c‘: 2, ‘b‘: 2, ‘d‘: 1}) >>> d = c.copy() >>> d Counter({‘a‘: 2, ‘c‘: 2, ‘b‘: 2, ‘d‘: 1})
2.9 算术和集合操作
>>> c = Counter(a=3, b=1) >>> d = Counter(a=1, b=2) >>> c + d # c[x] + d[x] Counter({‘a‘: 4, ‘b‘: 3}) >>> c - d # subtract(只保留正数计数的元素) Counter({‘a‘: 2}) >>> c & d # 交集: min(c[x], d[x]) Counter({‘a‘: 1, ‘b‘: 1}) >>> c | d # 并集: max(c[x], d[x]) Counter({‘a‘: 3, ‘b‘: 2})
以上是关于利用Python的 counter内置函数,统计文本中的单词数量的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章