


Program Python: Cari indeks permulaan dan penghujung semua perkataan dalam rentetan
Kadangkala, kita memerlukan indeks permulaan sesuatu perkataan dan indeks terakhir perkataan itu. Ayat terdiri daripada perkataan yang dipisahkan oleh ruang. Dalam artikel Python ini, dua cara berbeza untuk mencari indeks permulaan dan akhir semua perkataan dalam ayat atau rentetan yang diberikan diberikan menggunakan dua contoh berbeza. Dalam contoh pertama, ikuti proses hanya mengulangi semua aksara rentetan sambil mencari ruang yang menandakan permulaan perkataan. Dalam Contoh 2, Kit Alat Bahasa Asli digunakan untuk mencari indeks permulaan dan akhir semua perkataan dalam rentetan.
Contoh 1 - Cari indeks permulaan dan penghujung semua perkataan dalam rentetan dengan mengulanginya.
Algoritma
Langkah 1 - Mula-mula dapatkan rentetan dan namakannya sebagai Str yang diberikan.
Langkah 2 - Buat fungsi yang dipanggil StartandEndIndex yang akan mengambil Str yang diberikan ini dan lelaran di atasnya, semak ruang dan kembalikan Str dengan indeks permulaan dan akhir semua perkataan Senarai tupel .
Langkah 3 - Buat senarai perkataan menggunakan kaedah split.
Langkah 4 - Gunakan nilai dari dua senarai di atas dan cipta kamus.
Langkah 5 - Jalankan program dan semak hasilnya.
Fail Python mengandungi kandungan ini
#function for given word indices def StartandEndIndex(givenStr): indexList = [] startNum = 0 lengthOfSentence=len(givenStr) #iterate though the given string for indexitem in range(0,lengthOfSentence): #check if there is a separate word if givenStr[indexitem] == " ": indexList.append((startNum, indexitem - 1)) indexitem += 1 startNum = indexitem if startNum != len(givenStr): indexList.append((startNum, len(givenStr) - 1)) return indexList givenStr = 'Keep your face always toward the sunshine and shadows will fall behind you' #call the function StartandEndIndex(givenStr) #and get the list having starting and ending indices of all words indexListt = StartandEndIndex(givenStr) # make a list of words separately listofwords= givenStr.split() print("\nThe given String or Sentence is ") print(givenStr) print("\nThe list of words is ") print(listofwords) #make a dictionary using words and their indices resDict = {listofwords[indx]: indexListt[indx] for indx in range(len(listofwords))} print("\nWords and their indices : " + str(resDict))
Lihat hasil - Contoh 1
Untuk melihat hasilnya, jalankan fail Python dalam tetingkap cmd.
The given String or Sentence is Keep your face always toward the sunshine and shadows will fall behind you The list of words is ['Keep', 'your', 'face', 'always', 'toward', 'the', 'sunshine', 'and', 'shadows', 'will', 'fall', 'behind', 'you'] Words and their indices : {'Keep': (0, 3), 'your': (5, 8), 'face': (10, 13), 'always': (15, 20), 'toward': (22, 27), 'the': (29, 31), 'sunshine': (33, 40), 'and': (42, 44), 'shadows': (46, 52), 'will': (54, 57), 'fall': (59, 62), 'behind': (64, 69), 'you': (71, 73)}
Rajah 1: Memaparkan keputusan dalam tetingkap arahan.
Contoh 2: Gunakan nltk (Natural Language Toolkit) untuk mencari indeks mula dan akhir semua perkataan dalam rentetan.
Algoritma
Langkah 1 - Mula-mula pasang nltk menggunakan arahan pip. Sekarang import align_tokens daripadanya.
Langkah 2 - Ambil Str yang diberikan sebagai rentetan ujian dan bahagikannya kepada perkataan menggunakan fungsi split dan panggil senarai perkataan.
Langkah 3 - Sekarang gunakan align_tokens dan listofwords sebagai token bersama Str yang diberikan.
Langkah 4 - Ia akan mengembalikan senarai indeks perkataan tetapi dengan ruang. Tolak satu daripada nilai indeks perkataan terakhir untuk mendapatkan senarai indeks perkataan tanpa ruang.
Langkah 5 - Gunakan nilai dari dua senarai di atas dan buat kamus.
Langkah 6 - Jalankan program dan semak hasilnya.
Fail Python mengandungi kandungan ini
#Use pip install nltk to install this library #import align tokens from nltk.tokenize.util import align_tokens #specify a string for testing givenStr = 'Keep your face always toward the sunshine and shadows will fall behind you' #make a list of words listofwords= givenStr.split() print("\nThe given String or Sentence is ") print(givenStr) print("\nThe list of words is ") print(listofwords) #this will include blank spaces with words while giving indices indices_includingspace= align_tokens(listofwords, givenStr) indices_withoutspace=[] #reduce the last index number of the word indices for item in indices_includingspace: #convert tuple to list lst = list(item) lst[1]=lst[1] - 1 #convert list to tuple again tup = tuple(lst) indices_withoutspace.append(tup) print(indices_withoutspace) #make the dictionary of all words in a string with their indices resDict = {listofwords[indx]: indices_withoutspace[indx] for indx in range(len(listofwords))} print("\nWords and their indices : " + str(resDict))
Lihat hasil - Contoh 2
Buka tetingkap cmd dan jalankan fail python untuk melihat hasilnya.
The given String or Sentence is Keep your face always toward the sunshine and shadows will fall behind you The list of words is ['Keep', 'your', 'face', 'always', 'toward', 'the', 'sunshine', 'and', 'shadows', 'will', 'fall', 'behind', 'you'] [(0, 3), (5, 8), (10, 13), (15, 20), (22, 27), (29, 31), (33, 40), (42, 44), (46, 52), (54, 57), (59, 62), (64, 69), (71, 73)] Words and their indices : {'Keep': (0, 3), 'your': (5, 8), 'face': (10, 13), 'always': (15, 20), 'toward': (22, 27), 'the': (29, 31), 'sunshine': (33, 40), 'and': (42, 44), 'shadows': (46, 52), 'will': (54, 57), 'fall': (59, 62), 'behind': (64, 69), 'you': (71, 73)}
Rajah 2: Memaparkan perkataan dan indeksnya.
Dalam artikel Python ini, menggunakan dua contoh berbeza, kaedah mencari indeks permulaan dan indeks penamat semua perkataan dalam rentetan diberikan. Dalam Contoh 1, ini dicapai dengan mengulangi semua aksara rentetan. Di sini, ruang dipilih untuk menandakan permulaan perkataan baharu. Dalam Contoh 2, perpustakaan nltk atau Natural Language Toolkit digunakan. Pertama, ia dipasang menggunakan pip. Kemudian import modul yang diperlukan bernama align_tokens. Menggunakan modul ini dan menentukan tag dalam senarai perkataan, indeks semua perkataan boleh didapati.
Atas ialah kandungan terperinci Program Python: Cari indeks permulaan dan penghujung semua perkataan dalam rentetan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Python, kegemaran sains dan pemprosesan data, menawarkan ekosistem yang kaya untuk pengkomputeran berprestasi tinggi. Walau bagaimanapun, pengaturcaraan selari dalam Python memberikan cabaran yang unik. Tutorial ini meneroka cabaran -cabaran ini, memberi tumpuan kepada Interprete Global

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Tutorial ini menunjukkan mewujudkan struktur data saluran paip tersuai di Python 3, memanfaatkan kelas dan pengendali yang berlebihan untuk fungsi yang dipertingkatkan. Fleksibiliti saluran paip terletak pada keupayaannya untuk menggunakan siri fungsi ke set data, GE

Serialization dan deserialization objek Python adalah aspek utama dari mana-mana program bukan remeh. Jika anda menyimpan sesuatu ke fail python, anda melakukan siri objek dan deserialization jika anda membaca fail konfigurasi, atau jika anda menjawab permintaan HTTP. Dalam erti kata, siri dan deserialization adalah perkara yang paling membosankan di dunia. Siapa yang peduli dengan semua format dan protokol ini? Anda mahu berterusan atau mengalirkan beberapa objek python dan mengambilnya sepenuhnya pada masa yang akan datang. Ini adalah cara yang baik untuk melihat dunia pada tahap konseptual. Walau bagaimanapun, pada tahap praktikal, skim siri, format atau protokol yang anda pilih boleh menentukan kelajuan, keselamatan, kebebasan status penyelenggaraan, dan aspek lain dari program

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti
