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2020-12-21 20:56:43
1. 统计的对象words.txt,每个单词占一行(从简考虑了~)
zjd@ubuntu:~/test$ cat word.txt
used
this
count
mysql
count
this
used
mysql
linux
this
redis
apple
android
redis
apple
2. 统计每个单词的频率
方法1:
zjd@ubuntu:~/test$ cat word.txt |awk '{a[$0]++}END{for(i in a) print i"="a[i]}'
linux=1
used=2
apple=2
mysql=2
count=2
android=1
redis=2
this=3
方法2(与方法1没有本质区别~~,{}大括号也可以表示循环)
zjd@ubuntu:~/test$ cat word.txt |awk '{for(i=0;i
linux=1
used=2
apple=2
mysql=2
count=2
android=1
redis=2
this=3
3. 统计出现频率最多的三个单词
方法1:
zjd@ubuntu:~/test$ cat word.txt|awk '{a[$0]++}END{for(i in a) print i" "a[i]}'|sort -k2r|head -3
this 3
apple 2
count 2
方法2:
zjd@ubuntu:~/test$ cat word.txt|sort |uniq -c|sort -k1r|head -3
3 this
2 used
2 redis
知识点:
sort 排序 -r 倒序 -k1 对第一个字段排序
uniq 相同的单词放在一起 -c count 合并相同的单词,显示次数
head -3 显示前三行
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最近在帮村里统计村民信息时,需要每个人制作一张信息表格,还要插入个人照片。如果是以个人一个人输入,则会造成巨大的工作任务,所以下面是自己处理这些问题的一点经验。
邮件合并
在制作word信息表的时候,需要大量的重复动作的话,这个时候就得想到邮件合并功能。邮件合并的前提是将所有的人员信息制作成表格,如果需要批量插入图片的话,那么就需要在excel表格中加入图片在电脑上的地址。其中特别需要注意的是,*电脑上的地址路径,层级之间是一个斜杠 \ ,那么在excel当中需要在层级之间再加入一个 斜杠*
姓名、性别、年龄等信息按照基本的邮件插入操作进行就可以,插入图片的话需要额外注意。- 在邮件合并的基础上,在窗口找到插入—>文档部件——>域
- 域名当中选择 IncludePicture,文件名或URL输入任意的文字占位
- 然后在word页面,按住 alt+F9,显示代码域,然后选中站位文字,进行邮件插入合并域,添加准备的照片地址。然后完成邮件合并步骤就,进行单独编辑。
- 进入单独编辑页面后,这个时候图片还不会显示,ctrl+A进行全选后,按F9,就会刷新出图片。
拆分文件
邮件合并完成之后生成的是一个word文档,这个时候如果需要对文档进行拆分,那么可以有两个方法进行。
- 方法一:运用word中的VBA代码进行操作,这个比较难,需要了解VBA成语语言,这里进行推荐第二种方法。
- 方法二:运用WPS当中的特色功能,可以直接进行文档拆分,同时也可进行文档合并。
批量命名文件
上述进行文档拆分之后,所得的文件名字是连续的简单名字,可能并不是我们需要的,这个时候如果需要对文件进行批量重命名。在这里的话就需要用到一个excel插件AudTool,下载后会自动加载到Excel上
点击文件列表,批量选择需要重命名的文件,然后输入重新命名的文件,点击重命名就可以,简单易会。 -
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jieba(结巴)作为一个优秀的第三方中文分词函数库,今天我们就把它拉出来溜溜。
《三国演义》txt文本下载地址:https://www.shutxt.com/e/DownSys/doaction.php?enews=DownSoft&classid=18&id=750&pathid=0&pass=3db1f2cfcfe0f9b563d489e0498444b1&p=:::www.shutxt.com
鸿篇巨制《三国演义》到底谁的出场次数最多呢?
#《三国演义》人物出场统计,把此py文件和《三国演义》文本放在同一文件夹
import jieba
#打开txt文件并且读取全部文本
file = open("三国演义.txt","r+",encoding='utf-8').read()
#jieba精确模式分词,返回列表words
words =jieba.lcut(file)
#核心思路如下,把人名当做字典key,出场次数当做value
dict_counts = {}
for word in words:
if len(word) == 1: #排除单一字符如“的/地/也“的干扰
continue
else: #dict_counts.get(word,0)+1表示已存在word则返回对应value值并+1,不存在就返回0再+1
dict_counts[word] = dict_counts.get(word,0)+1 #d.get()的用法可见上篇文章
items = list(dict_counts.items())
#按出场次数降序排序
items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)
#输出top20名
for i in range(20):
word,count = items[i]
print("人物:{0:<10}出场次数:{1:>5}".format(word,count))
>>>
========== RESTART: D:/Program Files/Python/Python_Files/jieba/f_print.py ==========
人物:曹操 出场次数: 936
人物:孔明 出场次数: 831
人物:将军 出场次数: 772
人物:却说 出场次数: 657
人物:玄德 出场次数: 570
人物:关公 出场次数: 509
人物:丞相 出场次数: 491
人物:二人 出场次数: 468
人物:不可 出场次数: 441
人物:荆州 出场次数: 421
人物:不能 出场次数: 387
人物:孔明曰 出场次数: 385
人物:玄德曰 出场次数: 383
人物:如此 出场次数: 378
人物:张飞 出场次数: 348
人物:商议 出场次数: 346
人物:如何 出场次数: 341
人物:主公 出场次数: 330
人物:军士 出场次数: 312
人物:吕布 出场次数: 300
[Finished in 10.7s]
曹贼开头,吕布收尾,好家伙!
啪!
啪啪啪!
但是仔细一看,除了曹操、孔明,还有将军、却说、如此等不是人物名字的词语,也有重复的如玄德和玄德曰、孔明和孔明曰等应该合并在一起的。
好,晓得了晓得了,有了基本盘,我们根据需求来修改代码。
#《三国演义》人物出场统计,把此py文件和《三国演义》文本放在同一文件夹
import jieba
#创建删除词语集合
del_words = ["将军","却说","二人","不可","荆州","不能","如此","商议","如何","主公","军士"]
#打开txt文件并且读取全部文本
file = open("三国演义.txt","r+",encoding='utf-8').read()
#jieba精确模式分词,返回列表words
words =jieba.lcut(file)
dict_counts = {}
for word in words:
if len(word)==1: #排除单一字符如“的/地/也“的干扰
continue
elif 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 == "玄德曰" or word == "玄德":
rword = "刘备"
elif word == "丞相" or word == "孟德":
rword = "曹操"
else:
rword = word
dict_counts[rword] = dict_counts.get(rword,0)+1 #d.get()的用法可见上篇文章
for i in del_words:
del dict_counts[i]
items = list(dict_counts.items())
#按出场次数降序排序
items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)
#输出top20名
for i in range(20):
word,count = items[i]
print("人物:{0:<10}出场次数:{1:>5}".format(word,count))
>>>
========== RESTART: D:/Program Files/Python/Python_Files/jieba/f_print.py ==========
人物:曹操 出场次数: 1434
人物:孔明 出场次数: 1373
人物:刘备 出场次数: 1224
人物:关羽 出场次数: 779
人物:张飞 出场次数: 348
人物:吕布 出场次数: 300
人物:左右 出场次数: 298
人物:军马 出场次数: 290
人物:引兵 出场次数: 277
人物:次日 出场次数: 276
人物:大喜 出场次数: 273
人物:孙权 出场次数: 265
人物:天下 出场次数: 257
人物:于是 出场次数: 256
人物:赵云 出场次数: 255
人物:东吴 出场次数: 252
人物:今日 出场次数: 246
人物:不敢 出场次数: 244
人物:魏兵 出场次数: 243
人物:陛下 出场次数: 231
[Finished in 9.0s]
还有影响词语,我们再来操作一番。
#《三国演义》人物出场统计,把此py文件和《三国演义》文本放在同一文件夹
import jieba
#创建删除词语集合
del_words = ["将军","却说","二人","不可","荆州","不能","如此","商议","如何",
"主公","军士","左右","军马","引兵","次日","大喜","天下","于是","东吴","今日",
"不敢","魏兵","陛下","人马","不知","一人","都督","汉中"]
#打开txt文件并且读取全部文本
file = open("三国演义.txt","r+",encoding='utf-8').read()
#jieba精确模式分词,返回列表words
words =jieba.lcut(file)
dict_counts = {}
for word in words:
if len(word)==1: #排除单一字符如“的/地/也“的干扰
continue
elif 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 == "玄德曰" or word == "玄德":
rword = "刘备"
elif word == "丞相" or word == "孟德":
rword = "曹操"
else:
rword = word
dict_counts[rword] = dict_counts.get(rword,0)+1 #d.get()的用法可见上篇文章
for i in del_words:
del dict_counts[i]
items = list(dict_counts.items())
#按出场次数降序排序
items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)
#朕乏了,改成top10吧嘻嘻嘻
for i in range(10):#朕乏了,改成top10吧嘻嘻嘻
word,count = items[i]
print("人物:{0:<10}出场次数:{1:>5}".format(word,count))
>>>
========== RESTART: D:/Program Files/Python/Python_Files/jieba/f_print.py ==========
人物:曹操 出场次数: 1434
人物:孔明 出场次数: 1373
人物:刘备 出场次数: 1224
人物:关羽 出场次数: 779
人物:张飞 出场次数: 348
人物:吕布 出场次数: 300
人物:孙权 出场次数: 265
人物:赵云 出场次数: 255
人物:司马懿 出场次数: 221
人物:周瑜 出场次数: 217
[Finished in 8.9s]
好,一波操作终于猛如虎,让我们恭喜曹贼同学,祝贺孔明同学,同时安慰刘备同学!
我们单独給曹同学一个见面礼!
print("{0:-^20}".format("下面揭晓本场的最佳人气奖"))
print()
top1_word,top1_count = items[0]
print("本场最佳人气奖是{0:^4}同志!".format(top1_word))
print()
print("{:-^20}".format("颁奖结束,大家欢呼!"))
>>>
========== RESTART: D:/Program Files/Python/Python_Files/jieba/f_print.py ==========
----下面揭晓本场的最佳人气奖----
本场最佳人气奖是 曹操 同志!
-----颁奖结束,大家欢呼!-----
>>> print("{:-^20}".format("编写结束"))
--------编写结束--------
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python统计单词
2020-11-24 03:07:19python统计单词出现次数做单词词频统计,用字典无疑是最合适的数据类型,单词作为字典的key, 单词出现的次数作为字典的 value,很方便地就记录好了每个单词的频率,字典很像我们的电话本,每个名字关联一个电话号码...广告关闭
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python统计单词出现次数做单词词频统计,用字典无疑是最合适的数据类型,单词作为字典的key, 单词出现的次数作为字典的 value,很方便地就记录好了每个单词的频率,字典很像我们的电话本,每个名字关联一个电话号码。 下面是具体的实现代码,实现了从importthis.txt文件读取单词,并统计出现次数最多的5个单词...
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import sys import reword_re = re.compile(w+)index = {} withopen(sys.argv, encoding=utf-8) as fp: for line_no, line in enumerate(fp, 1):for match in word_re.finditer(line):word = match.group() column_no = match.start()+1 location =(line_no, column_no) index.setdefault(word, )end index...
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水浒传top20人物出现名字次数
2021-03-06 15:09:34'r', encoding='utf-8') as f: words = f.read() # counts用于存放出现的名字与次数 counts = {} # {‘曹操’:234,‘回寨’:56} # 将不是人名(或者代表某个确定人,例孔明曰)的词放入excluds中 excludes = {"两... -
word技巧
2018-03-01 21:40:22word 高效经典教程(整理版)目录一分钟驾驭word 高效经典教程(整理版)... 6A、基础知识... 61、度量单位... 62、WORD中文字字号与磅的对应关系..... 85、文字块的快速、重复录入方法... 96、Word文档超级链接知多... -
(教学类-06)20220119 VS python 20以内加减法(不重复)
2022-01-19 14:07:40VS python 20以内加减法(不重复的题目共有462题) -
word如何插入域代码
2021-06-13 12:30:39在word里怎么进行域代码的设置?如果知道要插入的域的域代码,可以将其直接键入在文档中。首先按 Ctrl+F9,然后在括号中键入代码就可以了。【Word插入域方法】1、Word2007中,在要插入域的位置单击。2、在“插入”... -
【Python】《三国演义》人物出场统计
2021-05-31 15:57:56利用jieba库进行文本词频统计 《三国演义》人物出场统计 import jieba txt = open("三国演义.txt", "r", encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word) == 1: ... -
Python—— 组合数据类型(模块5: jieba库的使用)(实例:基本统计值计算&文本词频统计)
2021-10-23 22:32:35本篇主要介绍组合数据类型,以基本统计值计算为例,介绍函数使用和类型定义。以文本词频统计为例,介绍Jieba库的使用。 (从本篇开始,出现的一些库中函数介绍以及部分简单代码都将以图片形式呈现) 读完本篇,你将... -
系统学习NLP(十三)--词向量(word2vec原理)
2019-03-10 12:14:43通过统计一个事先指定大小的窗口内的word共现次数,以word周边的共现词的次数做为当前word的vector。具体来说,我们通过从大量的语料文本中构建一个共现矩阵来定义word representation。 例如,有语料如下: I... -
【2.5万字】详解 Python-docx 自动生成word图文报告
2021-08-06 09:32:041.1 python-docx(读写Word文档的大部分操作) 1.1.1 官方文档 https://python-docx.readthedocs.io/en/latest/ 1.1.2 清华源安装python-docx 我已经装过了。 pip install -i ... -
【Python 测验03】人名最多数统计
2019-08-20 19:06:32编程模板中给出了一个字符串,其中包含了含有重复的人名,请直接输出出现最多的人名。 s = '''双儿 洪七公 赵敏 赵敏 逍遥子 鳌拜 殷天正 金轮法王 乔峰 杨过 洪七公 郭靖 杨逍 鳌拜 殷天正 段誉 杨逍 慕容复 阿紫... -
理解 Word2Vec 之 Skip-Gram 模型
2019-07-28 15:42:14Word2Vec 之 Skip-Gram 模型 1 什么是Word2Vec和Embeddings? 2 模型(结构篇) 2.1 The Fake Task 2.2 模型细节 2.3 隐层 2.4 输出层 3 直觉上的理解 4 如何在skip-gram模型上进行高效的训练(训练篇) ... -
vue 在线访问word,excel,pdf 文件以及打印
2021-03-29 16:52:39printHeader:打印的时候要重复的行,比如 table 的表头信息 [1:1] // 重复第一行 3. 单元格对象 可以使用单元格对象来实现对单元格样式对修改,最终导出是一定要使用xlsx-style的方法导出 单元格样式 在 xlsx-...