Counterを使用してPythonで単語の頻度を数えて並べ替える方法?
リスト内の単語の出現頻度を数えて並べ替える
最近のプロジェクトで、リスト内の単語の出現回数を数えて並べ替える必要があるという問題が発生しました。頻度順に、最も頻繁に出現する単語がリストの先頭に表示されます。解決策の基本的なアイデアはありましたが、それを Python 3.3 で効果的に実装する方法がわかりませんでした。
幸いなことに、Python の collections.Counter クラスは、この問題に対するシンプルで効率的な解決策を提供します。以下に例を示します。
<code class="python">from collections import Counter # Create a list of words list1 = ['apple', 'egg', 'apple', 'banana', 'egg', 'apple'] # Use Counter to count word occurrences counts = Counter(list1) # Print the counts print(counts) # Counter({'apple': 3, 'egg': 2, 'banana': 1})</code>
この例では、Counter は、キーが単語、値がそのカウントである辞書のようなオブジェクトを作成します。 print ステートメントは、一意の各単語のカウントを出力します。
頻度に基づいて単語を並べ替えるには、Counter の most_common() メソッドを使用できます。このメソッドは、各タプルに単語とその数が含まれるタプルのリストを返します。デフォルトでは、リストは頻度の降順で並べ替えられます。つまり、最も頻繁に使用される単語が先頭になります。
単語のリストを並べ替える方法は次のとおりです。
<code class="python"># Sort the words based on frequency sorted_words = [word for word, count in sorted(counts.most_common(), key=lambda x: x[1], reverse=True)] # Print the sorted list print(sorted_words) # ['apple', 'egg', 'banana']</code>
このコードでは、sorted は、reverse=True 引数を使用して、タプルのリストを 2 番目の要素 (カウント) で降順に並べ替えます。これにより、最も頻繁に使用される単語がsorted_wordsリストの最初に来るようになります。
以上がCounterを使用してPythonで単語の頻度を数えて並べ替える方法?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
