组合数据类型练习,英文词频统计实例上

本文通过Python演示了如何使用字典进行学生学号成绩的管理操作,并介绍了列表、元组、字典和集合的基本用法及区别。此外,还提供了一个英文文本词频统计的实例,展示了文本处理的基本步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.字典实例:建立学生学号成绩字典,做增删改查遍历操作。

>>> d={'15':'85','16':'90','17':'95','18':'100'}

>>> d.pop('16')
'90'
>>> d
{'15': '85', '17': '95', '18': '100'}

>>> d['15']
'85'
>>> d['14']='69'
>>> d
{'15': '85', '17': '95', '18': '100', '14': '69'}

>>> d['15']='90'
>>> d
{'15': '90', '17': '95', '18': '100', '14': '69'}

 

2.列表,元组,字典,集合的遍历。
总结列表,元组,字典,集合的联系与区别。

 

元组和列表十分类似,只不过元组和字符串一样是不可变的,即你不能修改元组。元组是任意对象的有序集合,数组的同性。

列表是任意对象的有序集合;可通过偏移存取,注意,列表中的元素都是可变的,这是不同于元组的。

在字典里,不能再有序列操作,虽然字典在某些方面与列表类似,但不要把列表套在字典上。

集合才能做并、交集的运算。

 

#列表的遍历

>>> a=['asdf','asdf','fghd','sfdg']

>>> for i in a:

print(i)

asdf
asdf
fghd
sfdg

 

#元组的遍历

fruits=("apple","banana","orange")
for i in range(len(fruits)):
print(fruits[i])

 

#字典的遍历

fruit_dict = {'apple':1, 'banana':2, 'orange':3}  

for key in fruit_dict:  

print(fruit_dict[key])  

 

#集合的遍历

weekdays = set(['MON''TUE''WED''THU''FRI''SAT''SUN'])

for in weekdays:
    print (d)

 

3.英文词频统计实例

  1. 待分析字符串
  2. 分解提取单词
    1. 大小写 txt.lower()
    2. 分隔符'.,:;?!-_’
    3. 单词列表
  3. 单词计数字典

news='''The decision was announced by Ma Yun, Alibaba's chairman, during the World Xi'an Entrepreneurs Convention on Saturday, according to a press release given by Alibaba.

It cited Ma as saying that Xi'an is an important city in northwest China and the starting point of ancient Silk Road. Alibaba looks forward to be involved in the city's development.

Cainiao Network Technology, Alibaba's courier aggregator, will increase its investment in Xi'an to boost economic restructuring and transformation1 of northwestern areas, the press release said.

Aliyun, Alibaba's cloud computing2 subsidiary, and Xi'an Jiaotong University will establish a big data college to train talent, it said.

On Thursday, Alibaba said that its net profit jumped 96 percent to more than 14 billion yuan (2.1 billion U.S. dollars) year on year in the first fiscal3 quarter ending June. The group's revenue was about 50 billion yuan in the quarter, up 56 percent year on year.'''
news=news.lower()
for i in ',.()':
news=news.replace(i,' ')
words=news.split(' ')
print(words)

转载于:https://www.cnblogs.com/l-y-j/p/7573358.html

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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