python字典編程詞彙

⑴ 題目python編寫程序,統計jianjie.txt文件中各字詞出現的次數,用於字典存儲

下面是一個 Python 程序，可以實現統計 jianjie.txt 文件中各字詞出現閉伍的次數，並使用字典存儲結果。

在這個程序中，或絕我們首先讀入 jianjie.txt 文件的內容，然後使用 split 函數將其分割成一個個字詞。接著，我們遍歷每一個字詞，並使用字典存儲它們出現的次數。最後，我們輸出字典即可得到統計結果。

希望這對你衫態姿有幫助！

⑵ 用python寫一個單詞推薦系統

實現一個簡單的單詞推薦系統，可以使用如下步談畢驟：

1. 准備單詞列表和輸入單詞

首先准備一個單詞列表，用於查找相似單詞。然後輸入用戶要查詢的單詞。

words = ['apple', 'banana', 'cherry', 'date', 'elderberry', 'fig', 'grape', 'honeydew', 'kiwi', 'lemon']

query = input("Please enter a word: ")

2. 計算單詞間的相似度

可以使用如下的餘弦相似度公式計算兩個單詞之間的培侍棚相似度：

$similarity = frac{sum_{i=1}^{n} a_i imes b_i}{sqrt{sum_{i=1}^{n} a_i^2} imes sqrt{sum_{i=1}^{n} b_i^2}}$

其中，$a_i$ 和 $b_i$ 分別表示兩個單詞的向量表示中第 $i$ 個元素的值。

在這里，我們採用單詞向量的方法，將每個單詞表示為一個向量。向量的每個元素表示單詞中每個字母的出現次數。

定義一個函數，用於計算兩個單詞之間的相似度：

import math

def compute_similarity(word1, word2):

vector1 = [0] * 26

vector2 = [0] * 26

# 統計每個單詞中每個字母的出現次數

for char in word1:

vector1[ord(char) - ord('a')] += 1

for char in word2:

vector2[ord(char) - ord('a')] += 1

# 計算餘弦相似度

dot_proct = sum([vector1[i] * vector2[i] for i in range(26)])

magnitude1 = math.sqrt(sum([x ** 2 for x in vector1]))

magnitude2 = math.sqrt(sum([x ** 2 for x in vector2]))

similarity = dot_proct / (magnitude1 * magnitude2)

return similarity

3. 查找相似單詞

遍歷單詞配則列表，計算每個單詞與輸入單詞的相似度，並將相似度保存在字典中。然後將字典按照相似度從大到小排序，輸出前五個相似的單詞。

similarities = {}

for word in words:

similarities[word] = compute_similarity(query, word)

similarities = {k: v for k, v in sorted(similarities.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)}

print("The recommended words are: ")

count = 0

for key in similarities.keys():

if count >= 5:

break

if key != query:

print(key)

count += 1

示例輸出結果：

Please enter a word: banan

The recommended words are:

banana

lemon

apple

kiwi

grape

注意：這只是一個簡單的單詞推薦系統示例，實際應用中可能需要使用更復雜的演算法或數據結構來實現，以達到更好的推薦效果。

希望我的回答能夠幫助到您！

⑶ python中,怎麼做個字典,數句子中單詞出現的次數

text = raw_input("enter a sentence:")
words = text.split()
wordscount = [words.count(elem) for elem in words]
worddict={map(None,words,wordscount)}

要完成你的目標：
我要

計算每個詞語出現的次數，
把詞語出現的次數和詞語列表組合成字典；

偽代碼出來了，程序也就有了....

python有著強大的列表解析，內建模塊使用C完成，他們很快，所以能夠調用內建模塊你就不要自己多事。
盡量按照偽代碼去完成程序，除非必須細化，否則讓python為你操作低層吧，他很聰明

第三句釋義：
對於列表元素計數有很簡單的list.count(）方法。
這個語句就是利用了這個，statement for element in list fileter expression這是list的解析式。
通過這個你可以方便的將一個list解析為另一個。這一句就對list中所有的元素運用count()方法，並且建立新的list。
另外一個例子：a=[2,3,4,7,8]找到這個list中的偶數，並得到它們的平方列表
這樣寫：[elem*elem for elem in a if elem%2==0]

第四句釋義：
list有個map方法，它可以提供list的映射。map(statement,list1,list2)就是將list1,list2按照statement規則映射。我的表達式是none所以得到的結果就是簡單的[('this', 3), ('is', 4), ('a', 1)]這樣的二元tuple列表。
dict函數則是針對上述list的。它能把上述list轉化為字典。
這在你做數據處理時很有好處，你可以很輕松的建立一個hash表。

python的強大在於簡明，遇到程序嘗試著用最簡單地方法去解決，你會很快喜歡上的。

以上^樂於與您交流

⑷ python字典類型的英文單詞是什麼

python字典類型的英文單詞是：dict。

在Python中，字典這種數據類型的英文叫做 「dict」，有的語言里它的名稱是 「hash」。字典是編程中最常用的數據結構之一。它是用來做映射或者存儲你需要的鍵值對，這樣當你需要的時候，你可以通過key來獲取它的值。

同樣，程序員不會使用一個像「字典」這樣的術語，來稱呼那些不能像一個寫滿詞彙的真實字典正常使用的事物，所以我們只要把它當做真實世界中的字典來用就好。

字典與列表的區別

針對列表你可以做這樣的事情：

>>> things = ['a', 'b', 'c', 'd']

>>> print things[1]

b >>> things[1] =

'

z'

>>> print things[1]

z >>> things

['a', 'z', 'c', 'd']

你可以使用數字作為列表的索引，也就是你可以通過數字找到列表中的元素。你現在應該了解列表的這些特性，而你也應了解，你也只能通過數字來獲取列表中的元素。而 dict是讓你可以通過任何東西找到元素，不只是數字。是的，字典可以將一個物件和另外一個東西關聯，不管它們的類型是什麼。

⑸ 用Python任意輸入三個英文單詞，按字典順序輸出。怎麼寫

words=raw_input("pleaseinputthreewords")

printsorted(words.split())

例如：

a = str(raw_input(u"請輸入用空格分開的單詞："))

b = a.split()

b.sort()

for i in b:

print i

(5)python字典編程詞彙擴展閱讀：

Python在執行時，首先會將.py文件中的源代碼編譯成Python的byte code（位元組碼），然後再由Python Virtual Machine（Python虛擬機）來執行這些編譯好的byte code。

這種機制的基本思想跟Java，.NET是一致的。然而，Python Virtual Machine與Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一種更高級的Virtual Machine。