在旧文 Python应用之文本分析 中，其中用到了一个功能是词频统计。当时小编采用的思路是这样的： 需要两个list，一个存储单词，一个存储对应的词频。当遇到一个单词，判断是否在这个list中，如果是，则词频加1；如果否，则单词list新增这个单词，同时对应的词频设置为1。对应的代码如下：# 搜寻单词 word 是否在 wordList中
# 若在其中，返回其index; 若不
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2023-08-30 17:28:41
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如同每一种程序语言的入门都要设计一个输出"Hello,World!"的小例子一样，几乎每一种流式数据处理框架都有一个WordCount的入门例程。MapReduce是一个标准，包括Spark和Flink都提供map和reduce算子，可以很方便地实现单词统计。Storm好像没有发现这个，不过实现起来却也很容易。基于上次修改的程序，我们把从Kafka获得的数据经过清洗写入ElasticSearch。
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2023-11-08 23:02:35
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目录1 Dictionary2 Dictionary as a set of counters3 Looping and dictionary1 DictionaryA dictionary is like a list, but more general. In a list, the index positions have to be integers; in a dictiona
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2023-08-01 17:30:28
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一、目的 掌握集合与字典的定义及其操作使用方法； 二、内容 1. 输入一个整数列表L，判断L中是否存在相同的数字： （1）若存在，输出YES，否则输出NO； 代码：1 L=input('请输入一列整数，并以空格隔开：')
2 lis=L.split(' ')
3 if len(set(lis))!=len
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2020-05-07 16:16:00
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对MapReduce统计单词出现次数在从单词统计看MapReduce一文中已经做了简单的介绍。对此给出了一个较为简单的统计算法:Map函数输入:(key：文档a，value：文档内容d)输出:(key：单词t，value：单词t在文档d中出现的次数c)H<--new ASSOCIATIVEARRAY
for all term t∈doc d do
H{t}=H{t}+1
for al
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2024-05-29 18:35:26
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目录问题引入：原理：基本流程：词频统计①录入待统计的句子②分割为多个单词③创建字典利用Python内置库快速实现词频统计全部代码普通方法方法二：get()实现内置库实现Python字典方法-汇总：①创建空字典②查看字典的长度 ③增删改查1）增加2）修改3）删除4）查询某个字典的值问题引入：在生活中我们偶尔会碰到一个任务要求： 需要统计
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2023-10-30 23:34:01
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一、题目 从键盘输入一个英文句子，统计该句子中的英文单词个数，并找出所有单词存放到一个数组中。同时，输出该句子中的不同单词和重复单词以及它们的个数。二、实验代码package fighting;
import java.util.Scanner;
import java.util.HashSet;
public class fighting
{
public static void main(S
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2023-08-19 22:16:41
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其中,最终出现的次数结果应该是下面的显示 那么在MapReduce中该如何编写代码并出现最终结果？首先我们把文件上传到HDFS中(hdfs dfs –put …)数据名称：data.txt，大小是size是2G红黄绿三个块表示的是数据存放的块 然后数据data.txt进入map阶段，会以<K,V>(KV对)的形式进入，K表示的是：每行首字母相对于文件头的
前言最一开始，在学习《Python人工智能：原理、实践及应用》中涉及到了写词频统计，只是对词频进行了统计。但在我们在日常工作中，涉及词频统计，我们往往绕不开TF-IDF，因此对词频-逆文档频率进行了学习总结，以及日常中你经常会被问到的几个问题。为什么TF要进行标准化操作？为什么要取对数？为什么IDF分母中要进行+1（IDF如何进行平滑处理的）？为什么要词频 * 逆文档频率（TF-IDF要用乘法）？
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2024-01-08 16:17:58
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# Java统计单词词频并排序教程
## 引言
在Java开发中，统计单词词频并排序是一项常见的任务。本教程将教会你如何使用Java编写代码来实现这个功能。首先，我们将介绍整个流程，并给出每一步需要执行的代码和相关的解释。
## 整体流程
下面是实现“Java统计单词词频并排序”的整体流程。你可以按照这个流程逐步实现你的代码。
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
原创
2023-07-16 04:29:51
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在 Storm 中一个拓扑由一个Spout和多个Bolt组成，Spout主要做接收数据、数据分发的工作，Bolt主要做数据处理。1. 案例处理流程（共需要5个类，一个Spout类、3个Bolt类，一个拓扑类）在词频统计案例中，数据源就是各行英文短句，以下是整个数据处理的流程：Spout 就负责将一行英文短句作为一条消息输出到数据流中，提供给后续的Bolt进行处理第一个 Bolt 获取到数据后，将英
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2024-07-28 17:03:53
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#!/usr/bin/python3
import jieba
file = open("ycyx.txt", "r", encoding='utf-8')
txt = file.read()
words = jieba.lcut(txt)
count = {}
for word in words: # 使用 for 循环遍历每个词语并统计个数
if len(word) < 1:
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2023-08-14 16:34:34
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需求概要原需求1.读取文件，文件内包可含英文字符，及常见标点，空格级换行符。2.统计英文单词在本文件的出现次数3.将统计结果排序4.显示排序结果新需求：1.小文件输入. 为表明程序能跑2.支持命令行输入英文作品的文件名3. 支持命令行输入存储有英文作品文件的目录名，批量统计。4. 从控制台读入英文单篇作品程序输入：1.控制台输入文本2.英文文本文件3.英文目录，目录下包含单个或多个英文文本文件程序
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2023-09-01 16:20:19
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在一些项目中可能需要对一段字符串中的单词进行统计，我在这里写了一个简单的demo，有需要的同学可以拿去看一下。本人没怎么写个播客，如果有啥说的不对的地方，欢迎大家指正。查询指定字符串出现次数可以直接使用：StringUtils.countMatches(str, sub)统计所有单词出现次数代码：/**
* 统计各个单词出现的次数
* @param text
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2023-06-09 18:58:17
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用python实现词频统计词频统计就是输入一段句子或者一篇文章，然后统计句子中每个单词出现的次数。那么，这个在python中其实是很好实现的，下面我们来看看具体是怎样实现的，里面又用到了哪些知识呢？输入一段话，统计每个字母出现的次数先来讲一下思路：例如给出下面这样一句话Love is more than a word it says so much. When I see these four l
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2023-06-21 00:13:23
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需求概要1.读取文件，文件内包可含英文字符，及常见标点，空格级换行符。2.统计英文单词在本文件的出现次数3.将统计结果排序4.显示排序结果 分析1.读取文件可使用BufferedReader类按行读取2.针对读入行根据分隔符拆分出单词，使用java.util工具提供的Map记录单词和其出现次数的信息，HashMap和TreeMap均可，如果排序结果按字母序可选用TreeMap，本例选择用
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2023-07-06 22:26:44
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思路： 1、将文件内容存入StringBuffer中。 2、利用split()函数分割字符串，可按(“，”，“.”，“！”，“空格”，“回车”)分割，得到一个数组。 3、遍历数组，将其放入一个Map <String,Integer>中,key=单词，value=单词出现的次数。
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2013-01-17 21:28:00
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接下来介绍MapReduce。这是一个详细的案例研究，它会展示之前讲过的大部分的思想。MapReduce是由Google设计，开发和使用的一个系统，相关的论文在2004年发表。Google当时面临的问题是，他们需要在TB级别的数据上进行大量的计算。比如说，为所有的网页创建索引，分析整个互联网的链接路径并得出最重要或者最权威的网页。如你所知，在当时，整个互联网的数据也有数十TB。构建索引基本上等同于
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2024-06-16 19:57:36
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目录思路原理介绍改进要求环境步骤代码map部分Combiner片段Partitionerreducer 思路原理介绍在开始学习Mapreduce程序编写时，通常第一个程序为词频统计。词频统计，顾名思义是统计一篇文档中不同词出现的频数。而本文是在基本词频统计mapreduce程序的基础上进行改进。 在本次实验中，利用mapreduce自带的框架，将每个单词切片，将其设为key，value的值初始为
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2024-03-29 11:08:08
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scikit-learn包下有计算TF-IDF的api，其效果也很不错。首先得安装Scikit-clearnScikit-learn 依赖:Python (>= 2.7 or >= 3.4),NumPy (>= 1.8.2),SciPy (>= 0.13.3).pip install scikit-learn 计算TF-IDF scikit-learn包进行TF
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2023-05-29 14:13:48
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