Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具，它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏，绘制出单词使用量随时间的变化。举个例子，单词 Python (区分大小写)：
你用 Python 处理过的最大数据集有多大？我想大概不会超过上亿条吧，今天分享一个用 Python 处理分析 14 亿条数据的案例。
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具，它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏，绘制出单词使用量随时间的变化。
在当今数字化时代，文本数据无处不在，它们包含了丰富的信息，从社交媒体上的帖子到新闻文章再到学术论文。对于处理这些文本数据，进行统计分析是一种常见的需求，而Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，为我们提供了丰富的工具和库来实现文本数据的统计分析。本文将介绍如何使用Python来实现文本英文统计，包括单词频率统计、词汇量统计以及文本情感分析等。
这种任务常见于文本处理、数据分析和文本挖掘领域。通过统计单词出现的次数，可以分析文本的关键词、词频分布等信息，有助于对文本数据进行更深入的分析。
在本文中，我们将解释PEP8及其在python中的使用。此外，我们将在编码时看到它的优势。
给定一个字符串，你需要反转字符串中每个单词的字符顺序，同时仍保留空格和单词的初始顺序。
键盘输入某班各个同学就业的行业名称，行业名称之间用空格间隔(回车结束输入) 。统计各行业就业的学生数量，按数量从高到低方式输出。
本文实例为大家分享了python实现猜单词游戏的具体代码，供大家参考，具体内容如下
上周除了爬虫的问题，还尝试写了份词频统计的代码。最初听到关于词频的需求描述，有点懵。在了解其具体操作流程后发现：类似的需求可能涉及各行各业，但本质只是 Word 文档和 Excel 表格的自动化处理。今天借着这个实例，我们继续探究下 Python 在自动化处理上的魅力：
re.findall 匹配到正则表达式的字符，匹配到的每个字符存入一个列表，返回一个匹配到的所有字符列表
接下来我们就应用技术手段，基于Python，建立一个工具，可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
练习写作是我们学习知识有效的一种方式，通过写作可以检验你对知识点的掌握，是一种对自己内心世界的推演，因此你也会得到一些结论。而这些结论正是你身体力行、复盘总结、升华提炼后的结果。你把文字写出来的时候，也许你会想，又或者会有告诉你，某本书上早写了这些。于是你可能会茫然，想着既然书上早就写了，那我折腾的意义在哪里？
RDD#sortBy 方法 用于 按照 指定的 键 对 RDD 中的元素进行排序 , 该方法 接受一个 函数 作为 参数 , 该函数从 RDD 中的每个元素提取 排序键 ;
在阅读之前，请一定要查看第 1 部分和第 2 部分！
在 Python 3 中，可以用中文作为变量名，非 ASCII 标识符也是允许的了。
在字符串中，对其中单词部分进行大写的替换，是我们学习字符串必不可少的一门课程，本篇对单词中的大小写方法进行了整理。
NLP是人与机器之间的沟通，使得机器既可以解释我们的语言，也可以就此作出有效回答。自20世纪50年代以来，这个领域一直存在，你可能听说过Alan Turing开创的“图灵测试”。图灵测试测量计算机对人类所提出问题做出反应的好坏程度。
在数据分析时，我们可能需要将一句话分割成一个个单词，从而分析句子所包含的内容。编写一个程序，输入一句话，然后以空格为分界符将句子分割成一个个单词，最后将这些单词以列表形式输出。
想起小时候玩FC上的霸王的大陆，当时也没有汉化版只有日文版，所以大家玩的都是日文版，一开始就在那看别人玩，觉得他们好厉害，文字都看不懂，居然操作速度还能这么快。
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌，Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你
标星★公众号 爱你们♥ 作者：Ali Alavi、Yumi、Sara Robinson 编译：公众号进行了全面整理 如你所见，我们手动复制了Trump的一条Twitter，将其分配给一个变量，并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表，我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里最后，在第9行中，我们循环遍历tweet_words：也就是说，我们逐个遍历tweet
“Pig Latin”是一个英语儿童文字改写游戏，整个游戏遵从下述规则： a. 元音字母是‘a’、‘e’、‘i’、‘o’、‘u’。字母‘y’在不是第一个字母的情况下，也被视作元音字母。其他字母均为辅音字母。例如，单词“yearly”有三个元音字母（分别为‘e’、‘a’和最后一个‘y’）和三个辅音字母（第一个‘y’、‘r’和‘l’）。
变量的命名 目标 标识符和关键字 变量的命名规则 0.1 标识符和关键字 1.1 标识符 标示符就是程序员定义的 变量名、函数名 名字 需要有 见名知义 的效果，见下图： 标示符可以由 字母、
摘要：将英文单词首字母变成大写是一个古老的话题，很常用，也很简单。不过如何用更简单的方式批量完成这个工作，则有很多学问，不想来看看吗！
总体而言，Python是一门功能强大、灵活易用的编程语言，适用于各种规模和类型的项目，从小型脚本到大型应用，都能够得心应手。
NLTK作为文本处理的一个强大的工具包，为了帮助NLPer更深入的使用自然语言处理(NLP)方法。本公众号开更Natural Language Toolkit（即NLTK）模块的“ Natural Language Processing”教程系列。
做单词词频统计，用字典无疑是最合适的数据类型，单词作为字典的key， 单词出现的次数作为字典的 value，很方便地就记录好了每个单词的频率，字典很像我们的电话本，每个名字关联一个电话号码。
本文代码用于判断待测单词与哪个候选单词最接近，判断标准为字母出现频次（直方图）最接近，只考虑了不小心的拼写错误，而没有考虑故意的拼写错误，例如故意把god写成dog，这可能会造成误判。当然误判率与判断相似的标准有非常大的关系，例如运行结果第一条就是错的（当然这在训练样本足够多的时候可以在一定程度上避免，虽然无法完全避免）。本文代码主要用来演示KNN算法原理以及Python字典推导式以及内置函数map()、min()、sum()和标准库对象Counter的用法。 from collections import
声明：最近发现有人利用我在百度云盘里免费分享的127课Python视频盈利，并声称获得我的授权。在此，我声明，文末百度云盘里的Python视频是免费的，不会授权给任何人或机构进行销售。如果再发现有人卖这些视频，我将诉诸于法律对其进行严厉打击。 分割线======== 正则表达式并不是Python独有的，而是一套独立的语法，很多编程语言都支持。不同语言中使用的正则表达式语法并不完全一样，但大体都是类似的。 之前已经推送过Python中使用正则表达式的一些例子，详见文末的相关阅读。本文重点介绍一下贪心模式和非
我们学习python，我们需要了解python都具有哪些关键字，这些关键字都什么作用。这就好像我们学习英文，我们先需要学习26个英文字母，只有学会了26个英文字母，我们才能通过不同字母的组装，形成一个英文单词，不同英文单词的组合，形成一个完成语句。学习python也是如此。
这是一个单词频率统计程序 ，基于python3 ，我将往年真题按照词频排序得到了四级词库 ：总结出了 5000 个出现频率极高的单词 。
挑战：使用机器学习对 RSS 提要进行分类 最近，我接到一项任务，要求为客户创建一个 RSS 提要分类子系统。目标是读取几十个甚至几百个 RSS 提要，将它们的许多文章自动分类到几十个预定义的主题领域当中。客户网站的内容、导航和搜索功能都将由这个每日自动提要检索和分类结果驱动。 客户建议使用机器学习，或许还会使用 Apache Mahout 和 Hadoop 来实现该任务，因为客户最近阅读了有关这些技术的文章。但是，客户的开发团队和我们的开发团队都更熟悉 Ruby，而不是 Java™ 技术。本文将介绍解决方
把所学知识应用于实际问题，才能真正加深对它的认识和理解，这就是实践出真知。从此最基本点出发，我设计了一个小项目，蛮有意思，也有一定实际应用价值。
变量名可以字母或下划线开头，但不能以数字开头。例如，可将变量命名为message_1，但不能将其命名为1_message。
作者：Vikash Singh 编译：肖依月、吴双、钱天培 “当遇到一个文本处理问题时，如果你在第一时间想到了正则表达式，那么恭喜你，你的问题从一个变成了俩！“ 如果你曾参与过文本数据分析，正则表达式（Regex）对你来说一定不陌生。词库索引、关键词替换……正则表达式的强大功能使其成为了文本处理的必备工具。然而， 在处理大文本的情境下，正则表达式的低效率却常常让人抓耳挠腮。今天，文摘菌将为你介绍一款比正则表达式快数百倍的Python库——FlashText。 让人抓狂的数据清洗工作 即便是最简单的文本分析，
现在是考试季吧，风华正茂的青年才俊们应该已经在图书馆占好了座位，开始备战 12 月份的英语四六级考试了吧！想当年，pk 哥四级考试前也在图书馆待了一阵子，后来四级考了 450 分惊险过关，六级考试第一次考了 400 分没过，第二次准备去考时找不到准考证，考完第二天才发现夹在了纸质的笔记本里，大写的尷尬啊，后来也就不了了之。我们知道，四六级考试中，单词的词汇量是重点，阅读时如果单词都不认识的话，影响我们对语句的理解，这样也会降低答题的正确率。
作为一名小白， 在此仅分享一下自己学习python的过程，如有遗漏或是不对的地方欢迎批评指导（注：本文只针对新手小白，各路大神请谨慎观看，谢谢）
如果从来没有学习过某种编程语言，本书是读者所阅读的第一本编程语言的书籍，我对此倍感荣幸。下面就以此类读者为对象，介绍 Python 中的变量（ Variable ）。
【Python3.7学习笔记】一、环境搭建 【Python3.7学习笔记】二、第一个python程序 【Python3.7学习笔记】三、变量和简单数据类型 【Python3.7学习笔记】四、列表 【Python3.7学习笔记】五、字典
这是第 3 篇读者投稿文章 ，欢迎亲爱的读者们踊跃投稿哦 。 不会英语的程序员不是好程序员 ？小詹不敢乱立 flag ，但是我知道的是程序员就喜欢自己动手干些实事 ，比如今天教大家自己动手做个有意思的
关于变量的命名，这又是一个容易引发程序员论战的话题。如何命名才能更具有可读性、易写性与明义性呢？众说纷纭。
我们手里面有一个差不多100G的亚马逊用户在购买商品后留下的评论数据(数据格式为json)。我们需要统计这100G数据中，出现频率最高的100个词语。然后制作一个词云表现表现出来，所谓的词云，就是类似
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