Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Создать словарь из строкового/текстового файла

Я хотел бы собрать функцию, которая позволяет мне создать словарь из заданной строки или даже текстового файла.

Например:

statement = "tell me what you want what you really really want"

Я хочу, чтобы конечный результат выглядел так:

{tell: 1, me:1, what: 2, you: 2, want: 2, really: 2}

Символы в строке — это ключи, а количество раз, которое она появляется, — это значение.

24.11.2013

  • Импортируйте Counter из collections и просто выполните Counter(statement.split()) 24.11.2013

Ответы:


1

Используйте collections.Counter(), передав последовательность слов для подсчета:

>>> from collections import Counter
>>> Counter('tell me what you want what you really really want'.split())
Counter({'you': 2, 'really': 2, 'what': 2, 'want': 2, 'tell': 1, 'me': 1})
24.11.2013

2

Ничего не импортируя:

statement = "tell me what you want what you really really want"

end_result = dict()

for word in statement.split():
    end_result[word] = end_result.get(word, 0) + 1
24.11.2013
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..