一种特殊的滋味

最新推荐文章于 2025-07-16 08:12:36 发布
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     最近刚刚知道前男朋友找了一个女朋友，我这个心里呀，那叫一个不好受！
kln359008500
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复合调味品打响突围战，加点滋味还欠点“滋味“
一味研究的博客
12-23 201
古老的调味品行业正在焕发新的生机。 据36kr报道，复合调味料品牌加点滋味近日宣布完成由QY Capital领投，3W Venture Investment与杭州复林创投跟投的近亿元A轮融资。值得一提的是，这是加点滋味成立一年多以来获得的第三笔融资。 同样获得自年初成立以来第三轮融资的复合调味品品牌，还有禧宝制研。此外，美鑫食品、川娃子等诸多复合调味品品牌也都于最近半年内收获了数千万元至上亿元不等的融资。 事实上，自年初至今，整个复合调味品赛道可谓风起云涌。除资本热潮之外，众多新老玩家动作频频：老牌调
想念的滋味电脑主题 win7版.zip
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桌面主题不再只是冷冰冰的图标和颜色，它成了一种情感的寄托，一种个性的展现。 当然，在安装和使用过程中，用户应当注意一些细节问题。确保操作系统的版本符合主题的运行要求，对下载的文件进行解压处理，并注意...
《纽约客》：AI成为知己，这本身是一种社会悲剧
人机与认知实验室
07-16 442
近日，《纽约客》杂志刊发文章《AI或许能消除孤独，却可能制造更大的困境》（A.I. Is About to Solve Loneliness. That’s a Problem），作者为美国耶鲁大学心理学教授保罗・布鲁姆（Paul Bloom）在文中深入探讨了AI伴侣在缓解人类孤独感方面的潜力与隐忧。布鲁姆指出，AI伴侣凭借其极具说服力的同理心模拟能力，或许能为孤独者提供慰藉，这一点对因年老、疾病或社交隔绝而深陷孤独的人群而言尤为显著。不过，他也警示道，孤独并非单纯的痛苦感受，更是一种驱动个人成长与社会联结
一个简易的词法分析器
Johnable的博客
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一个简易的词法分析器 2016年06月09日 00:55:22lishuhuakai阅读数 2972文章标签：Compiler词法分析更多 分类专栏：Compiler 版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lishuhuakai/article/details...
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程序员遇到 Bug 时的 30 个反应，你是哪一种？
前端开发博客
05-31 1万+
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中国七种茶类
weixin_44142987的博客
09-26 1480
工艺：不发酵 口感：鲜爽醇和 代表茶： 西湖龙井（产于浙江省杭州市西湖龙井村周围群山，并因此得名，具有1200多年历史） 洞庭碧螺春（碧螺春产于江苏省苏州市吴县太湖的东洞庭山及西洞庭山（今苏州吴中区）一带，所以又称“洞庭碧螺春”）工艺：微发酵 不炒不揉 低温干燥 口感：清雅甘甜 代表茶： 福鼎白茶（福建省宁德市福鼎市特产，中国国家地理标志产品） 政和白茶（政和白茶，福建省政和县特产，中国地理标志产品） 滇白茶（滇白茶是中国云南省生产的一种白茶。它是以云南大叶种茶树的鲜嫩芽叶为原料，通过简单的萎凋和自然干燥工
程序员遇到 Bug 时的 30 个反应，你是哪一种？(1)
2401_84434237的博客
05-03 113
回复“2”加入前端群开发应用程序是一个非常有压力的工作。没有人是完美的，因此在这个行业中，代码中出现bug是相当普遍的现象。面对bug，一些程序员会生气，会沮丧，会心烦意乱，甚至会灰心丧气，而另一些程序员会依然保持冷静沉着。因此，如何处理修复bug的过程也值得我们细细琢磨。我想分享一些程序员修复他们的源代码时所经历的想法。这是事情变得紧张时所触发的轻松幽默。通常说来，应用程序终将可以工作，然后你也可以进入到下一个伟大的任务。我相信很多web开发人员和软件工程师经历过这些艰辛，然后在事后一笑而过。
教你一种更清晰的Android架构！一线互联网公司面经总结
m0_57066201的博客
05-21 165
前言 回顾一下自己这段时间的经历，因公司突然通知裁员，我匆匆忙忙地出去面了几家，但最终都没有拿到offer，我感觉今年的寒冬有点冷。公司开始第二波裁员，我决定主动拿赔偿走人。后续的面试过程我做了一些准备，基本都能走到hr面，后面我也顺利地拿到了offer，我给大家分享下我的求职体会，希望能给大家一些参考。 一.想要分享的内容 开篇我也表达了我对“面经”的看法，所以我就不罗列具体的题目了，而且每次面试的题目都大同小异，其他专栏已经列举的足够多了，再列举也没有太多的意义，这里我想着重分享以下五点：面试前的准备，
品尝程序人生 滋味各不相同
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(2002.12.26)   来自：优快云     "你是一张无边无际的网，轻易就把我困在网中央，我越陷越深越迷惘，路越走越远越漫长"自从优快云刊登了"程序人生：我刚工作的那些年"系列之后，阅读量高居榜首，而读者的反馈更多，处于不同阶段的程序员畅谈自己的程序人生。更多的文字中散发着一种张学友歌词道出的情感。我们也摘录了一些读者对自己经历的总结。一般来说，谈论"凄惨"的一面更容易博得
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10-14
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中考语文作文我尝到了苦的滋味
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读书的过程虽然伴随着知识的吸收和消化的痛苦，但它更多是一种精神上的磨砺，是为未来打基础的过程。作者通过自己的切身感受，领悟到学习的重要性，并且认识到虽然读书不是唯一的出路，但它能够为人生打开更多的门，...
基于Opencv+QT的视频播放器.zip
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【更新至2024年】2009-2024年上市公司排污环保费用数据
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【更新至2024年】2009-2024年上市公司排污环保费用数据 1、时间：2009-2024年 2、来源：上市公司年B 3、指标：股票代码、统计日期、项目名称、发生额 4、范围：上市公司 5、用途：可用于企业环境投入与财务绩效关联、环境政策效果评估、行业绿色转型路径及环境信息披露质量等研究
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09-13
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怎么统计分词结果表的分词列里的词频统计['好吃', '酸辣', '味道', '粉', '爽口']['一如既往', '的', '好', '滋味']
04-30
<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何在Python中统计分词列表中的词频问题。根据用户提供的引用内容，他们之前已经接触过使用不同的方法进行词频统计，比如使用普通字典、pandas的groupby以及collections模块中的Counter。现在用户明确提到有一个分词结果表中的分词列，需要统计其中的词频。 首先，我需要明确用户的需求。用户有一个分词列表，可能类似于引用中的例子，比如从文件读取后经过分词处理得到的列表。用户现在想统计这个列表中每个词出现的频率，并按频率排序。根据引用中的信息，用户可能已经有一些基础，但需要更具体的指导。 接下来，我需要考虑用户可能的场景。用户可能是在进行文本分析，比如处理中文文本的分词结果，统计高频词汇。他们可能已经使用jieba等库进行了分词，现在需要进一步处理结果。用户可能对Python的基本数据结构（如列表、字典）有一定了解，但需要明确如何高效地统计词频。 然后，回顾用户提供的引用内容，引用1中提到了使用字典和jieba分词，引用2中展示了两种方法：使用pandas的groupby和collections.Counter，而引用3则展示了手动使用字典统计词频的例子。这些方法都是用户可能已经了解或尝试过的，但需要整合和比较，以帮助用户选择最适合当前需求的方法。 我需要考虑用户可能的疑问点。例如，用户可能想知道哪种方法更高效，尤其是在处理大数据集时。此外，用户可能关心如何处理停用词、标点符号，或者是否需要考虑词的长度。但根据用户当前的问题，他们明确提到已经有了分词列表，所以重点应放在统计词频本身，而不是预处理步骤。 用户的问题中还提到“分词结果表中分词列”，这可能意味着数据存储在某种结构化的表格中，比如pandas的DataFrame。因此，可能需要从DataFrame的某一列中提取分词列表进行统计。但用户的问题中没有明确说明数据结构，所以需要假设分词列表是一个普通的Python列表。 接下来，我需要整理出几种常用的词频统计方法，并比较它们的优缺点。根据引用中的例子，至少有以下三种方法： 1. **字典手动统计**：遍历列表，使用字典记录每个词的频率。这种方法灵活，但代码稍显冗长，适合理解底层逻辑。 2. **collections.Counter**：利用Python标准库中的Counter类，简洁高效，适合快速实现。 3. **pandas的groupby**：如果数据已经在DataFrame中，使用pandas的方法可能更方便，尤其是与其他数据处理步骤结合时。 此外，还需要考虑排序问题，将统计结果按频率降序排列，并可能输出前N个高频词。 用户可能还需要了解如何处理可能的特殊情况，比如空字符串、停用词等，但根据问题描述，用户已经处理了这些，或者希望单独处理。因此，在示例代码中可以包含基本的过滤步骤，比如过滤掉长度为1的词，但根据用户之前的引用，他们可能已经做过类似处理，所以可能需要简化。 最后，需要确保提供的代码示例正确无误，并附带注释说明每一步的作用，以帮助用户理解。同时，要提醒用户不同方法的适用场景，比如处理大数据时Counter更高效，而小数据时各种方法均可。 总结步骤： 1. 导入必要的库（如collections中的Counter）。 2. 假设已有分词列表words_list。 3. 方法一：使用字典手动统计，遍历列表，更新词频。 4. 方法二：使用Counter自动统计，并转换为排序后的列表。 5. 方法三：使用pandas将列表转换为DataFrame，分组统计。 6. 比较不同方法的优缺点，建议使用Counter方法。 7. 提供扩展处理，如过滤停用词、处理空字符串等。 8. 确保代码示例正确，注释清晰，并输出示例结果。 需要注意用户可能对某些库不熟悉，比如pandas，因此如果用户未提到使用pandas，可能需要优先推荐标准库的方法。同时，根据用户之前的引用，他们可能更熟悉Counter和字典方法，因此重点应放在这两种方法上。</think>### **Python分词列表词频统计方法详解** 根据你的需求，若已有分词列表（例如`words_list = ["苹果", "香蕉", "苹果", ...]`），可通过以下三种方法实现词频统计。以下代码均以**过滤长度为1的词**为前提，并结合你的引用案例优化： --- #### **1. 字典手动统计法** 直接通过字典记录词频，适用于理解底层逻辑： ```python # 假设已有分词列表 words_list word_counts = {} for word in words_list: if len(word) > 1: # 过滤长度为1的词（如标点或单字） word_counts[word] = word_counts.get(word, 0) + 1 # 按词频降序排序 sorted_words = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print(sorted_words[:10]) # 输出前10高频词 ``` --- #### **2. 使用`collections.Counter`** 利用Python标准库的`Counter`类，代码简洁高效： ```python from collections import Counter # 过滤长度为1的词后统计 filtered_words = [word for word in words_list if len(word) > 1] word_counts = Counter(filtered_words) # 直接获取前10高频词 top_10 = word_counts.most_common(10) print(top_10) ``` *优势：代码简洁，内置排序方法，适合大数据场景[^2]。* --- #### **3. 使用`pandas`分组统计** 若数据已存储在DataFrame中，可快速分组统计： ```python import pandas as pd # 假设DataFrame中分词列名为'words' df = pd.DataFrame({'words': words_list}) filtered_df = df[df['words'].str.len() > 1] # 过滤长度为1的词 # 统计词频并排序 word_counts = filtered_df['words'].value_counts().reset_index() word_counts.columns = ['word', 'count'] print(word_counts.head(10)) ``` *优势：无缝衔接数据分析流程，适合后续可视化或复杂处理[^2]。* --- #### **方法对比与选择建议** | 方法 | 优点 | 缺点 | 适用场景 | |--------------------|---------------------------|-----------------------|------------------| | 字典统计法 | 无需额外库，逻辑透明 | 代码量较大 | 小数据量或教学 | | `collections.Counter` | 简洁高效，内置排序 | 需导入库 | 通用场景 | | `pandas`分组 | 集成数据分析功能 | 依赖pandas，内存占用高 | 结构化数据处理 | **推荐选择`Counter`方法**：兼顾效率和代码简洁性[^2][^3]。 --- ### **扩展优化** 1. **停用词过滤**： ```python stopwords = ["的", "是", "了"] # 自定义停用词表 filtered_words = [word for word in words_list if word not in stopwords and len(word) > 1] ``` 2. **空字符串处理**： ```python words_list = [word.strip() for word in words_list if word.strip()] # 移除空白字符 ``` 3. **结果保存**： ```python import csv with open('word_freq.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['word', 'count']) writer.writerows(word_counts.most_common()) # 保存全部结果 ``` --- ### **相关问题** 1. 如何统计中文文本中的双字词和三字词分布？ 2. 如何用词云图可视化高频词统计结果？ 3. 在词频统计中如何避免重复计数同义词？
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