”Python容易“似乎已经成了很多开发者的共识，的确，它的表达方式已经非常接近自然语言。不用像C++那样去考虑指针、内存，也不用像Java那样深入理解JVM。慢慢的，开发者开始确切的认为”我们写的代码是完全正确的“。但是，在忽视Python的细节的过程中，会发现，会出现奇奇怪怪的错误。回头定位时，迟迟定位不出问题，在网络上搜索也找不到对应的解决方案，回头看代码，觉得代码无懈可击。殊不知，在开发过
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2024-02-05 18:21:01
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# 用Python统计人物名字出现频次
在数据分析与文本处理领域，统计文本中词汇的出现频次是一项常见任务。如果你对文本分析感兴趣，Python提供了强大的工具来帮助你完成这项工作。本文将介绍如何使用Python统计人物名字的出现频次，并找到出现频率最高的词。
## 1. 环境准备
在开始之前，请确保你已安装Python及以下库：
```bash
pip install collection
在这篇博文中，我们将介绍如何使用Python输出文章中出现频次最多的20个单词及其频次。这个过程要从一段文字的读取开始，利用合适的库分析文本，最后输出结果。处理文本数据是数据分析中常见的需求，接下来让我们一步步走过这个过程。
首先，为了处理文本，我们需要加载相关的库，文本数据可以从文件中读取，当然也可以直接定义字符串。使用Python中的`collections`库中的`Counter`类可以非
# Python的Counter查看出现频次的单词排序
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python的Counter来查看单词出现的频次并进行排序。首先，让我们来了解一下整个流程。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 读取文本文件 |
| 2 | 将文本文件内容转换为单词列表 |
| 3 | 使用Counter统计单词出现的
原创
2024-01-14 09:15:29
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背景需求：每年9月闵豆家园使用时，都会有老师问我为什么不给他们设置“X老师”的昵称？因为我把员工转院设置时，明显感到姓氏重复率较高。都是“X老师”，不知道到底谁是谁，所以必须用全名来做区分。 今天2月25日，又有老师来问名字设置的问题。我突然产生好奇：我们园所里到底那些姓氏的重复率很高呢？PS：已知的重姓现象：1、中S班的退休老师姓夏，而即将顶岗的也是夏老师。两位都是夏老师。2、中O班的
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2023-10-26 12:05:34
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# 如何用Python读取文档内容并统计每个字出现的频次
在信息时代，数据的处理和分析变得极为重要。今天，我们将学习如何使用Python来读取文本文件，并统计每个字的出现频次。整个流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------------------
Java语言的关键字，当它用来修饰一个方法或者一个代码块的时候，能够保证在同一时刻最多只有一个线程执行该段代码。 一、当两个并发线程访问同一个对象object中的这个synchronized(this)同步代码块时，一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。
# Python计算频次的科普文章
在数据分析和数据科学的世界中，频次（也称为频率）是一个基本概念，表示某个事件或值在数据集中出现的次数。使用Python进行频次计算不仅简单，而且非常高效。本文将通过示例来阐述如何在Python中计算频次，并且用图表形式来可视化这些数据。
## 频次计算的基本方法
在Python中，我们通常使用`pandas`库来处理数据。`pandas`提供了`value
Python 直方图的最大频次
## 引言
直方图是一种常用的数据可视化方法，用于展示数据的分布情况。在直方图中，数据被分成若干个等宽的区间，每个区间内的数据数量被表示为柱状图的高度。直方图可以帮助我们快速了解数据的分布特征，包括中心趋势、离散程度等。本文将介绍如何使用Python生成直方图，并找到直方图中最大频次对应的值。
## 生成直方图
在Python中，我们可以使用`matplotli
原创
2023-11-10 15:48:30
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Python 频次分布
在数据分析和统计中，频次分布是一种用于统计和可视化数据集的方法。它可以帮助我们了解数据的分布情况和模式。在Python中，我们可以使用一些库来计算和绘制频次分布图，例如matplotlib和seaborn。本文将介绍频次分布的概念以及如何使用Python来实现它。
频次分布是将数据集中的值按照它们出现的频率进行分类和计数的过程。它可以帮助我们了解数据集中的值的分布情况，
原创
2023-09-11 12:25:04
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# Python统计一个数组各个数值出现的频次
在日常的数据处理中，我们经常会遇到统计一个数组中各个数值出现的频次的情况。Python提供了方便简洁的方法来实现这一功能。本文将介绍如何使用Python统计一个数组中各个数值出现的频次，并给出代码示例。
## 统计方法
在Python中，我们可以使用collections模块中的Counter类来实现对数组中各个数值的频次统计。Counter类
原创
2024-06-17 05:56:13
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在数据分析和统计学中，相关性分析是一种用来衡量两个变量之间关系的方法。当我们拥有两个变量的对应频次时，可以通过多种方法计算这两个变量之间的相关性。本文将介绍如何在Python中计算两个变量的相关性，并提供代码示例和数据可视化的相关图表。
### 一、相关性概述
相关性是用来描述两个变量之间关系强度和方向的统计度量。相关性可以是正相关、负相关或者没有相关性。常用的相关性指标有皮尔逊相关系数、斯皮
# Python分类变量的频次图
在数据分析和可视化中，频次图是一种非常常见的图表类型，用于显示分类变量中各个类别的频次分布情况。在Python中，我们可以使用各种数据可视化库来创建分类变量的频次图，帮助我们更好地理解数据。本文将介绍如何使用Python创建分类变量的频次图，并通过代码示例进行演示。
## 什么是频次图
频次图是一种展示数据中各个类别频次分布情况的图表类型，通常使用条形图或柱
原创
2024-06-23 04:32:39
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## Python 数据频次分布
在数据分析领域，我们经常需要了解数据的频次分布情况。频次分布是指将一组数据按照出现次数进行分类统计的过程。在Python中，我们可以使用各种方法和工具来实现数据频次分布的计算和可视化。
### 统计数据频次分布
Python中有多种方法可以统计数据的频次分布，其中最常用的是使用`collections`模块中的`Counter`类。`Counter`类是一个
原创
2023-12-28 10:14:46
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在当前的IT行业中，Python作为一种高效、易用的编程语言，频繁出现在热点技术讨论中，尤其是在数据分析、机器学习和网络协议的解析领域。为了深入理解 Python 的热词频次并进行有效捕捉，我们需要对网络协议进行详细的剖析。本文将逐步阐述如何通过抓包分析、报文结构解析以及异常检测等步骤，全面理解和分析 Python 热词频次的问题。
### 协议背景
首先，我们需明确协议的重要性。在计算机网络
## Python统计区间频次的实现
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python来统计区间频次。以下是整个过程的步骤以及每一步需要做的事情。
### 步骤概览
首先，让我们来看一下整个过程的步骤概览。下表展示了每个步骤的名称和描述。
| 步骤 | 描述
原创
2023-12-25 04:57:02
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# Python分布频次图
## 介绍
分布频次图是统计学中常用的一种图表，用于展示数据集中各个数值的频次分布情况。Python是一种功能强大的编程语言，拥有丰富的库和工具，可以轻松地绘制分布频次图。本文将介绍如何使用Python绘制分布频次图，并通过示例代码演示。
## 准备工作
在绘制分布频次图之前，我们需要安装`matplotlib`库。`matplotlib`是一个用于绘制2D图表
原创
2023-12-30 06:57:52
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题目：原题链接（简单）
解法
时间复杂度
空间复杂度
执行用时
原创
2022-02-18 11:45:06
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题目：原题链接（简单）解法时间复杂度空间复杂度执行用时Ans 1 (Python)O(N×M)O(N×M)O(N×M) : M为words的长度O(M)O(M)O(M) : M为words的长度508ms (46.91%)Ans 2 (Python)O(N×M)O(N×M)O(N×M) : M为words的长度O(M)O(M)O(M) : M为words的长度480ms (61.80%)Ans 3 (Python)O(NlogM)O(NlogM)O(Nlo
原创
2021-08-26 10:41:07
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引言 统计数据可视化在经济、工程等领域都有着十分实用的价值。这篇blog主要介绍如何调用matplotlib、pandas进行python数据可视化。数据导入关键函数 ：read_excel 引入pandas包可以调用该函数pandas.read_excel
(
io, #str，bytes，ExcelFile，xlrd.Book，路径对象或类似文件的对象
'''
可用案例：
默认值为0
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2023-11-27 19:54:41
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