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  • 1、光标移至在需要添加引用的地方,比如我下图中在这段文字最后添加一个引用(为了方便说明) 2、(2010版本) 3、点击上面的“引用”,然后点击蓝圈里面的小图标,出现下面对话框,并设置如图,点击插入 ...

      1、将光标移至在需要添加引用的地方,比如我下图中在这段文字最后添加一个引用(为了方便说明)

      2、(2010版本)
    3、点击上面的“引用”,然后点击蓝圈里面的小图标,出现下面对话框,并设置成如图,点击插入
    4、点击插入后会出现一个小上标,如图,但是我们需要再加个中括号,这里需要用到word的替换功能
    5、Ctrl+H 调出查找替换的对话框
    点击“查找”那一栏,然后点击“更多”按钮,然后点击 特殊格式 按钮,然后选择 尾注标记 ,这个时候查找框中会自动出现   ^e     ;
    然后切换到“替换”那一栏,替换为  的那个框里输入 []  (中括号),将光标切换到中括号中间,点击 特殊格式 ,选择  查找内容 ,替换框中会自动出现  [^&],然后就可以替换了,如下图(我的之所以出现两个中括号,是因为我在这里替换了两次。。。所以替换的时候要注意哦)
     
    6、一般  参考文献  会在文档末尾,(因为我这里只是示例一下,所以我的文档未直接就在文字下面了。)
    7、怎么去掉那条横线呢,在10版本中,切换到 视图  那一栏,然后选择  草稿   ,下面选择  尾注分隔符  这时候会出现 那条线,删掉就可以了
    如图
    8、下面的引用 现在也是小上标,选中右键选择字体,去掉勾选的上标就可以啦
    9、然后就可以在参考文献处,添加你参考的文献名之类的了
    10、第二个文献也是这样添加,会自动变成2.不用自己想着自己该添加第几个文献引用了。

    转载于:https://www.cnblogs.com/ling123/p/5500655.html

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  • 1 不是字母的特殊字符作为分隔符分割字符串 (避免特殊字符的处理不便,全部替换成'-')2 正则分割 3 遍历字符串,取每个word4 正则匹配怎么统计数?wordlist的wordword的个数放入dict,排序 ''' dinghan....
    练习题:统计一段英语文章的单词频率,取出频率最高的5个单词和个数(用python实现)

    先全部转为小写再判定 lower()

    怎么判定单词?
    1 不是字母的特殊字符作为分隔符分割字符串 (避免特殊字符的处理不便,全部替换成'-')
    2 正则分割
    3 遍历字符串,取每个word
    4 正则匹配

    怎么统计个数?
    将wordlist的word和word的个数放入dict,排序


    '''
    dinghanhua
    2018-11-11
    练习:一段英文文章,统计每个单词的频率,返回出现频率最高的5个单词和次数
    '''
    
    import re
    
    art = ' If we want to" run Locust \ / distributed on multiple machines we would also have to specify the master host when starting the slaves (this is not needed when running Locust distributed on a single machine, since the master host defaults to 127.0.0.1):'
    
    '''
    怎么判定单词?
    1 不是字母的特殊字符作为分隔符分割字符串
    2 遍历字符串,取每个word
    3 正则匹配
    
    怎么统计个数?
    将wordlist的word和word的个数放入dict,排序
    '''
    word_dict = {} #用于统计 word:个数
    word_list = [] #用于存放所有单词

     

    #  找出所有不是字母的字符替换成统一的字符,split()分割之后便是单词
    pattern = r'[^a-z]+'
    art_new = re.sub(pattern,'-',art.lower()) #所有的非字母替换成-
    word_list = art_new.split('-') #转成小写分隔单词
    wordlist = list(filter(lambda x : x != '',word_list)) #去掉空串
    
    print('所有的单词列表:',wordlist)

     

    #正则表达式分隔
    pattern = r'[^a-z]+' #非字母
    word_list = re.split(pattern,art.lower()) #还要去除空串
    print(word_list)

     

    # 遍历字符串,获取每个word追加到wordlist (不好)
    word =''
    word_list2 = []
    
    for letter in art.lower():
        if letter.isalpha(): #如果是字母,追加到word
            word += letter
        else:
            if word != '':
                word_list2.append(word) #不是字母,word不为空的话追加wordlist
                word = '' # word置空
    print(word_list2)

     

    # 正则表达式匹配单词
    pattern = r'[a-z]+'
    word_list3 = re.findall(pattern,art.lower())
    print(word_list3)

     

    最后的统计的代码:

    #统计
    for word in set(word_list):
        word_dict[word] = word_list.count(word) #key=单词,value=单词在list里的count
    
    #取最多的前五个
    print(sorted(word_dict.items(),key = lambda x:x[1],reverse=True)[0:5]) #dict根据value倒序,取前5个
    word_dict = {}.fromkeys(word_list) #先用list生成dict的keys
    for word in word_dict.keys():
        word_dict[word] = word_list.count(word)

     

    the end!

    转载于:https://www.cnblogs.com/dinghanhua/p/9942691.html

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  • 1 不是字母的特殊字符作为分隔符分割字符串 (避免特殊字符的处理不便,全部替换成"") 2 正则分割 3 遍历字符串,取每个word 4 正则匹配 怎么统计数? wordlist的wordword的个数放入dict,排序 ...

    题目: 用python实现统计一篇英文文章内每个单词的出现频率,并返回出现频率最高的前10个单词及其出现次数。

    常规解法
    怎么判定单词?
    1 不是字母的特殊字符作为分隔符分割字符串 (避免特殊字符的处理不便,全部替换成"")
    2 正则分割
    3 遍历字符串,取每个word
    4 正则匹配

    怎么统计个数?
    将wordlist的word和word的个数放入dict,排序

    import re
    with open('1.txt', 'r') as f:
    	word_dict = {} # 用于统计 word:个数
    	word_list = [] # 用于存放所有单词
    	
    	for line in fd.readlines():
            for word in line.strip().split(" "):
                word_list.append(re.sub(r"[^a-z]+", "", word.lower()))
        word_sets = list(set(word_list))   # 确保唯一
        word_dict = {word: word_list.count(word) for word in word_sets if word}
        
    result = sorted(word_dict.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True)[:10]
    print(result)
    
    

    利用collections模块

    
    import re
    from collections import Counter
     
    with open('1.txt', 'r', ) as f:
        words = f.read()                         # 将文件的内容全部读取成一个字符串
        count = Counter(re.split(r"\W+", words))  # 以单词为分隔
     
    result = count.most_common(10)                # 统计最常使用的前10个
    print(result)
    
    
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