shell统计文本词频

文章介绍了如何通过Bash脚本结合xargs、sort、uniq和awk命令,统计文本文件words.txt中每个单词的出现频率,并按降序排列。示例中,脚本处理包含小写字母的单词,输出结果展示每个单词及其对应的计数。

leetcode 192题
写一个 bash 脚本以统计一个文本文件 words.txt 中每个单词出现的频率。

为了简单起见,你可以假设:

words.txt只包括小写字母和 ’ ’ 。
每个单词只由小写字母组成。
单词间由一个或多个空格字符分隔。
示例:

假设 words.txt 内容如下:

the day is sunny the the
the sunny is is
你的脚本应当输出(以词频降序排列):

the 4
is 3
sunny 2
day 1

使用 xargs 将所有行转为单列显示:

cat words.txt | xargs -n1
#xargs -n num 后面加次数,表示命令在执行的时候一次用的argument的个数,默认是用所有的。

xargs用法

sort+uniq进行排序
sort -nr 表示依照数值的大小降序排序。
uniq -c 表示在每列旁边显示该行重复出现的次数

cat words.txt | xargs -n1 | sort | uniq -c | sort -nr

sort用法

使用 awk + print 函数将 1、2 列位置互换

cat words.txt | xargs -n 1 | sort | uniq -c | sort -nr | awk '{print $2" "$1}'
#awk 打印 每一行第二个 第一个项

awk用法

【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的学推导,同时可尝试修改系统参或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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