Python读取英文文件并记录每个单词出现次数后降序输出示例

本文实例讲述了Python读取英文文件并记录每个单词出现次数后降序输出。分享给大家供大家参考，具体如下：

对文中出现的句号，逗号和感叹号做了相应的处理

sorted排序函数用法：

按照value值降序排列：

sorted(dict.items(),key=lambda k:k[1],reverse=True)

按照value值升序排序：

sorted(dict.items(),key=lambda k:k[1],reverse=False)

或者

sorted(dict.items(),key=lambda k:k[1])

按照key值降序排列：

sorted(dict.items(),key=lambda k:k[0],reverse=True)

按照key值升序排列：

sorted(dict.items(),key=lambda k:k[0])

或者

sorted(dict.items(),key=lambda k:k[0],reverse=False)

Python示例：

# -*- coding:utf-8 -*-
#! python2
file_object=open("english.txt")
dict={}
for line in file_object:
  line=line.replace(","," ")
  line=line.replace("."," ")
  line=line.replace("!"," ")
  strs= line.split();
  for str in strs:
    if dict.has_key(str):
      dict[str]+=1
    else:
      dict[str]=1
result=sorted(dict.items(),key=lambda k:k[1],reverse=True)
print result

english.txt文件：

We are busy all day, like swarms of flies without souls, noisy, restless, unable to hear the voices of the soul. As time goes by, childhood away, we grew up, years away a lot of memories, once have also eroded the bottom of the childish innocence, we regardless of the shackles of mind, indulge in the world buckish, focus on the beneficial principle, we have lost themselves.

运行结果：

[('the', 7), ('of', 6), ('we', 3), ('have', 2), ('away', 2), ('flies', 1), ('regardless', 1), ('restless', 1), ('up', 1), ('indulge', 1), ('mind', 1), ('all', 1), ('voices', 1), ('are', 1), ('in', 1), ('We', 1), ('busy', 1), ('shackles', 1), ('also', 1), ('memories', 1), ('by', 1), ('to', 1), ('unable', 1), ('goes', 1), ('themselves', 1), ('lot', 1), ('on', 1), ('buckish', 1), ('focus', 1), ('souls', 1), ('hear', 1), ('innocence', 1), ('world', 1), ('years', 1), ('day', 1), ('noisy', 1), ('a', 1), ('eroded', 1), ('grew', 1), ('like', 1), ('lost', 1), ('swarms', 1), ('bottom', 1), ('soul', 1), ('As', 1), ('without', 1), ('principle', 1), ('beneficial', 1), ('time', 1), ('childish', 1), ('childhood', 1), ('once', 1)]

PS：这里再为大家推荐2款相关统计工具供大家参考：

在线字数统计工具：
http://tools.jb51.net/code/zishutongji

在线字符统计与编辑工具：
http://tools.jb51.net/code/char_tongji

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python文件与目录操作技巧汇总》、《Python文本文件操作技巧汇总》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

赞 (0)

相关推荐

  • python统计文本字符串里单词出现频率的方法

    本文实例讲述了python统计文本字符串里单词出现频率的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: # word frequency in a text # tested with Python24 vegaseat 25aug2005 # Chinese wisdom ... str1 = """Man who run in front of car, get tired. Man who run behind car, get exhausted."&quo

  • Python开发的单词频率统计工具wordsworth使用方法

    Python开发的单词频率统计工具wordsworth使用方法

    使用方法: python wordsworth --filename textfile.txt python wordsworth -f textfile.txt 分析结果: 附上github项目地址:https://github.com/autonomoid/wordsworth

  • Python统计单词出现的次数

    题目: 统计一个文件中每个单词出现的次数,列出出现频率最多的5个单词. 前言: 这道题在实际应用场景中使用比较广泛,比如统计历年来四六级考试中出现的高频词汇,记得李笑来就利用他的编程技能出版过一本背单词的畅销书,就是根据词频来记单词,深受学生喜欢.这就是一个把编程技能用来解决实际问题的典型场景.另外,在数据分析时,那些词云效果本质上都是基于词频统计来调整字体的大小,如果你能熟练运用Python中的知识来解决问题的话,说明你真的入门Python了. 分析 本题主要考察以下几个方面的知识点: 1.如

  • python实现统计文本中单词出现的频率详解

    python实现统计文本中单词出现的频率详解

    本文实例为大家分享了python统计文本中单词出现频率的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #coding=utf-8 import os from collections import Counter sumsdata=[] for fname in os.listdir(os.getcwd()): if os.path.isfile(fname) and fname.endswith('.txt'): with open(fname,'r') as fp: data=fp.readlines

  • Python3实现统计单词表中每个字母出现频率的方法示例

    本文实例讲述了Python3实现统计单词表中每个字母出现频率的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 作为python字典与数组概念的运用,统计字母表中每个字母出现的频率,作为练习再合适不过. 解决问题过程中需要用到的知识点包括:字典的创建.增添元素,数组的创建.增添元素,数组的遍历等 这个问题解决的思路为:首先从文件中按行依次读入单词,去除换行符后添加到数组 new_list 中.依次遍历数组 new_list 的每一个字符串,将每个字符串连同上一次循环中的频率统计结果 old_d (old_

  • Python读取英文文件并记录每个单词出现次数后降序输出示例

    本文实例讲述了Python读取英文文件并记录每个单词出现次数后降序输出.分享给大家供大家参考,具体如下: 对文中出现的句号,逗号和感叹号做了相应的处理 sorted排序函数用法: 按照value值降序排列: sorted(dict.items(),key=lambda k:k[1],reverse=True) 按照value值升序排序: sorted(dict.items(),key=lambda k:k[1],reverse=False) 或者 sorted(dict.items(),key=

  • Python读取ini文件、操作mysql、发送邮件实例

    我是闲的没事干,2014过的太浮夸了,博客也没写几篇,哎~~~ 用这篇来记录即将逝去的2014 python对各种数据库的各种操作满大街都是,不过,我还是喜欢我这种风格的,涉及到其它操作,不过重点还是对数据库的操作.呵~~ Python操作Mysql 首先,我习惯将配置信息写到配置文件,这样修改时可以不用源代码,然后再写通用的函数供调用 新建一个配置文件,就命名为conf.ini,可以写各种配置信息,不过都指明节点(文件格式要求还是较严格的): 复制代码 代码如下: [app_info] DAT

  • 通过python读取txt文件和绘制柱形图的实现代码

    通过python读取txt文件和绘制柱形图的实现代码

    目的 临床数据的记录时间和对应标签(逗号后面的数字)记录在txt文件里,要把标签转换为3类标签,并且计算出每个标签的分别持续时间,然后绘制成柱形图方便查阅. 小难点分析: (1)txt的切割读取对应内容 (2)时间差计算 txt文件如图: 使用效果 首先将原始txt转换为  左列新标签 右列持续时间 绘制为柱形图 为了直观,每次只最多显示 2个小时,同时横坐标还是按照临床的记录时间顺序. 代码实现 # -*- coding: utf-8 -*- from datetime import date

  • 一文教会你用Python读取PDF文件

    一文教会你用Python读取PDF文件

    目录 实战场景 Python PDF 实战编码 补充 实战场景 Python 工程师在日常的工作中,经常会碰到解析和处理PDF文件的情况,实战中需求主要分为如下情况: 提取 PDF 中的文字 将 PDF 中每页转换为图片 word 转换为PDF PDF生成,编辑,导入导出 PDF在线渲染 除了最后一项需要前端配合以外,其余内容都可以直接在 python 端进行实现. 本次实战选择 pdfplumber 库进行学习,可以提前安装该库,不过有一点需要注意,该库主要用于读取 PDF 进行操作,写入和编

  • python读取json文件并将数据插入到mongodb的方法

    本文实例讲述了python读取json文件并将数据插入到mongodb的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: #coding=utf-8 import sunburnt import urllib from pymongo import Connection from bson.objectid import ObjectId import logging from datetime import datetime import json from time import mktime

  • python 读取excel文件生成sql文件实例详解

    python 读取excel文件生成sql文件实例详解 学了python这么久,总算是在工作中用到一次.这次是为了从excel文件中读取数据然后写入到数据库中.这个逻辑用java来写的话就太重了,所以这次考虑通过python脚本来实现. 在此之前需要给python添加一个xlrd模块,这个模块是专门用来操作excel文件的. 在mac中可以通过easy_install xlrd命令实现自动安装模块 import xdrlib ,sys import xlrd def open_excel(fil

  • 使用python读取txt文件的内容,并删除重复的行数方法

    注意,本文代码是使用在txt文档上,同时txt文档中的内容每一行代表的是图片的名字. #coding:utf-8 import shutil readDir = "原文件绝对路经" writeDir = "写入文件的绝对路径" #txtDir = "/home/fuxueping/Desktop/1" lines_seen = set() outfile=open(writeDir,"w") f = open(readDir,

  • Python 读取图片文件为矩阵和保存矩阵为图片的方法

    读取图片为矩阵 import matplotlib im = matplotlib.image.imread('0_0.jpg') 保存矩阵为图片 import numpy as np import scipy x = np.random.random((600,800,3)) scipy.misc.imsave('meelo.jpg', x) 以上这篇Python 读取图片文件为矩阵和保存矩阵为图片的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们. 您可能感兴

  • python读取csv文件并把文件放入一个list中的实例讲解

    如下所示: #coding=utf8 ''' 读取CSV文件,把csv文件放在一份list中. ''' import csv class readCSV(object): def __init__(self,path="Demo.csv"): #创建一个属性用来保存要操作CSV的文件 self.path=path try: #打开一个csv文件,并赋予读的权限 self.csvHand=open(self.path,"r") #调用csv的reader函数读取csv

  • Python 读取指定文件夹下的所有图像方法

    (1)数据准备 数据集介绍: 数据集中存放的是1223幅图像,其中756个负样本(图像名称为0.1~0.756),458个正样本(图像名称为1.1~1.458),其中:"."前的标号为样本标签,"."后的标号为样本序号 (2)利用python读取文件夹中所有图像 ''' Load the image files form the folder input: imgDir: the direction of the folder imgName:the name of

随机推荐