python文本统计

‘壹’ 用python统计一段文本中单词出现的次数

python有个特别简单的方法就可以实现，直接用str的count方法就可以了，如下

‘贰’ 如何用python统计文本中重复行的数目

这个应该不难
先取出一行,存入字典key value=0
然后next 后面一行判断是不是在字典的key里,如果在key里,value+1

完了就结束了,这了字典就是结果
一开始想用用二维数组,好像不好理解,字典好处理一点

‘叁’ python 特定 行列 文本 统计 计数

#openfile
fin=open("file01.txt","r")
fout=open("file02.txt","w")
#init
count_AG=0
count_AT=0
count_AC=0
#datalines
forlineinfin:
dat_in=line.split()
ifdat_in[3]=="A"anddat_in[4]=="G":
count_AG+=1
ifdat_in[3]=="A"anddat_in[4]=="T":
count_AT+=1
ifdat_in[3]=="A"anddat_in[4]=="C":
count_AC+=1
#output
fout.write("count_AG:%s
",count_AG)
fout.write("count_AT:%s
",count_AT)
fout.write("count_AC:%s
",count_AC)
#closefile
fin.close()
fout.close()

‘肆’ Python怎么实现统计文本文件字数

#-*-coding:utf-8-*-
#把每句
的换行符没有统计

f=open('test.html','r+')

num=0
foriinf.readlines():
num=num+len(i.strip())

print(num)

‘伍’ python文本处理--统计

text=['3
','35
','5
','75
']
count=[0foriinrange(10)]
forlineintext:
	line=int(line.strip())-1
	index=line/10
	count[index]+=1
printcount

#=>结果
[2,0,0,1,0,0,0,1,0,0]

这样正好就第一位是1-10， 第四位是31-40.。

text是你从文件中读取的内容。这个用open和readlines就可以完成了。

其中line = int(line.strip())-1是为了将每个index中的检测范围向上扩1，即本身第一位是0-9的，数字-1后，就能将1-10算入第一个中了。

‘陆’ Python 统计并输出文本文件中每行单词个数和总单词个数，即类似如下输出：

摘要 "#include

‘柒’ Python如何统计文本中各个词性的数量

如果是统计文本中某个词出现的数量就用循环遍历读取，匹配到一次，num+=1,最后print

‘捌’ 求解Python如何统计文本中各词性的数量

importre
File=open('文本.txt',encoding='utf-8')
#读取全部内容
s=File.readlines()
#转化成字符串
s=str(s)
#统计'NN'的数量
NN=len(re.findall(r"'NN'",s))
print(NN)

‘玖’ 用python 将文本中的数据读取，统计某个区间的个数，并将区间与个数存放在另一个文本里，这个要怎样实现

代码如下：

#coding=utf-8

#从文件中加载数据
defload_numbers(file):

numbers=[]

withopen(file,'r')asf:

forlineinf.readlines():

numbers.append(int(line))

returnnumbers


if__name__=='__main__':

#从文件data.txt中加载数字
numbers=load_numbers('data.txt')

#区间下限
min=10

#区间上限
max=30

#统计区间数字个数

cnt=0

forvalinnumbers:

#如果不要包含上下限，去掉=号
ifval>=minandval<=max:

cnt=cnt+1


#将结果保存到文件result.txt中

withopen('result.txt','w')asf:

f.write('[%d,%d],%d'%(min,max,cnt))


print('done.')

‘拾’ python统计文本中有多少行

写一个文本统计的脚本：计算并打印有关文本文件的统计数据，包括文件里包含多少个字符、行、单词数，以及前10个出现次数最多的单词按顺序排列
import time
keep=['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','z',' ','-',"'"]
stop_words=['the','and','i','to','of','a','you','my','that','in','she','he','her','his','it','be','was','had']
def normalize(s):
result=''
for c in s.lower():
if c in keep:
result+=c