NLP 統計頻率

引入必要的包

import re
from collections import counter

方法一：

# version one
defget_max_value_v1
(text):
# 統一為小寫字母
text = text.lower()
# 返回所有的字母
result = re.findall('[a-za-z]',text) 
# 返回字典的頻數
count = counter(result)
# 獲取最大頻數
max_value = max(count.values())
# 獲取頻數最大的字母
max_list = 
for k,v in count.items():
if v == max_value:
# 返回排序後的字母列表
return sorted(max_list)

方法二：

def
get_max_value_v2
(text):
# 帶條件的生成器
count = counter([x for x in text.lower() if x.isalpha()])
# 獲取最大值
m = max(count.values())
# 帶字典的生成器
return sorted([x for (x,y) in count.items() if y == m])

方法三：

def
get_max_value_v3
(text):
text = text.lower()
# string.ascii_lowercase表示所有小寫字母
# text.count是乙個函式,返回值為字母頻率
return max(string.ascii_lowercase, key = text.count)

方法三解釋：

max(range(6),key = lambda x : x>2) #      true無大小，則返回第乙個
max([3,5,2,1,4,3,0], key = lambda x: x) # 數字有大小，則返回最大值5
max('ah', 'bf', key=lambda x: x[1]) # 字母按照ascii表中大小，返回最大值
max('ah', 'bf', key=lambda x: x[0]) # 字母按照ascii表中大小，返回最大值
# 關鍵
text = 'hello world'
max('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz', key=text.count) # 返回頻數最大的字母

獲取字母頻數：

s = 'my name is james'.lower()
list(map(s.count,s))

NLP 簡單統計

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統計字元頻率

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