组合数据类型练习,英文词频统计实例上

本文通过实例演示了字典的基本操作,并对比了列表、元组、字典和集合的特点。同时,介绍了如何利用Python进行英文文本的词频统计。

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。

dic={}
xuehao=['1','2','3','4','5','6','7']
scores=['85','95','65','75','88','99','55']
xs=dict(zip(xuehao,scores))
print('学号及成绩:',xs)

xs['8']='83'
print('增加一位同学学号为8成绩为83:',xs)

xs.pop('7')
print('删除7号同学的信息',xs)

xs['1']='82'
print('将1号同学的分数改为82分',xs)

print('判断是否含6号同学',xs.get('6'))

print('查询5号同学成绩',xs['5'])

 

 

2.列表,元组,字典,集合的遍历。

ls=list('1256642543')
print("列表:",ls)
for i in ls:
    print(i)

tp=tuple('1256642543')
print("元组:",tp)
for a in tp:
    print(a)

dic={} 
names=['小明','小莉','小红','小王']
scores=['88','99','86','83']
ns=dict(zip(names,scores))
print("字典:",ns)
for b in ns:
    print(b,ns[b])

n=set(names)
print("集合:",n)
for c in n:
    print(c,end=' ')

 


总结列表,元组,字典,集合的联系与区别。

①列表,元组是有顺序的,而字典和集合是没顺序的。

②列表是可变对象,可以有增删改操作,而元组是只读的,不能修改。

③字典使存储键值对数据,键是不可变的对象。插入和查找速度快,不会随着键的增加而变慢,需要占用大量的内存。

④字典是用空间换取时间的一种方法。集合是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素。

 

英文词频统计实例

  1. 待分析字符串分解提取单词
    1. 大小写 txt.lower()
    2. 分隔符'.,:;?!-_’
    3. 单词列表
  2. 单词计数字典
s='''In the romantic movie New York, I Love You, which was filmed by
several short stories. There was a story about an old couple.They walked
to the beach, while on the way, the woman complained about the man on many
small issues, but the men barely argued. Finally, when they reached the
destination, they suddenly hand in hand and appreciated the sunset.
What a lovely story, it is so close to the real life, just like every
couple’s final end. '''

print('短文中各个短语出现的次数:')
s=s.lower()
print('全部转为小写:')
print(s)
for i in ',.':
    s=s.replace(i,' ')
words=s.split(' ')   

d = {}
words.sort()
disc = set(words)
for i in disc:
    d[i] = 0
for i in words:
    d[i] = d[i]+1
n = d.items()
print('单词计数:')
print(n)

 

转载于:https://www.cnblogs.com/33333-/p/7595992.html

内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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