номер появления слова python задача
Номер появления слова
Почти аналогичная или может даже аналогичная задача была ЗДЕСЬ, но любые попытки стабильно вызывают runtime error, при первом же тесте.
Последнее, что пробовал
from collections import Counter
counter = Counter()
with open(input.txt, ‘r’) as file:
for line in file:
for word in line.strip().split():
print(counter[word], end=’ ‘)
counter[word] += 1
Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ здесь.
Дан произвольный текст. Найдите номер первого самого длинного слова в нем
Дан произвольный текст. Найдите номер первого самого длинного слова в нем s=str(input()).
Номер появления слова
Словом считается последовательность непробельных символов идущих подряд, слова разделены одним или.
Autocomplete по словарю с учетом частоты появления слова
Как реализовать autocomplete для набираемого слова в текстовом редакторе (при вводе первых букв.
Во входном файле (вы можете читать данные из файла input.txt) записан текст. Словом считается последовательность непробельных подряд идущих символов. Слова разделены одним или большим числом пробелов или символами конца строки. Для каждого слова из этого текста подсчитайте, сколько раз оно встречалось в этом тексте ранее.
Выведите ответ на задачу.
Тест 1
Входные данные:
one two one tho three
Вывод программы:
0 0 1 0 0
Тест 2
Входные данные:
She sells sea shells on the sea shore;
The shells that she sells are sea shells I’m sure.
So if she sells sea shells on the sea shore,
I’m sure that the shells are sea shore shells.
Вывод программы:
0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 2 2 0 0 0 0 1 2 3 3 1 1 4 0 1 0 1 2 4 1 5 0 0
Тест 3
Входные данные:
aba aba; aba @?»
две задачи на нахождение первого и последнего слова
Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ здесь.
Напечатать в столбик слова этого текста от последнего слова до первого
Ввести текст, слова которого разделены одним или несколькими пробелами. В начале и в конце текста.
Нахождение первого и последнего максимального элемента
Найти номера первого и последнего максимального элемента из данного набора и вывести их в указанном.
Нахождение первого из минимальных и последнего из положительных элементов списка
Ребят, помогите осуществить процедуру нахождения первого из минимальных и последнего из.
Решение
Надеюсь я правильно понял.
Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ здесь.
Нахождение суммы первого отрицательного и последнего положительного элементов массива
Добрый день! Помогите пожалуйста написать код для нахождения суммы первого отрицательного и.
Сравнение первого и последнего слова в тексте
Всем привет! Задача: Написать функцию для определения одинаковы или нет второе и последнее слово в.
Перестановка в строке первого и последнего слова..
Всем доброго времени суток!! Появилось вот такое задание написать программу на языке C++.
Замена первого и последнего слова в строке
Составить программу которая заменяет первое и последнее слово в строке
Дан произвольный текст. Найдите номер первого самого длинного слова в нем
Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ здесь.
Дан произвольный текст. Напечатайте все имеющиеся в нем цифры, определите их количество, сумму и найти максимальное
Дан произвольный текст. Напечатайте все имеющиеся в нем цифры, определите их количество, сумму и.
Нахождение самого длинного слова
Всем привет, надо найти самое длинное слово в предложении: что-то программа типа: a=max(a.split().
Не понимаю такой алгоритм (поиск самого длинного слова в файле)
f = «sex rock dragndrop a get pock laaaaaaaaaaaa gas» s = max(map(lambda x: (len(x), x), f.split(«.
Решение
Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ здесь.
Ввести массив символов, содержащий текст. Определить длину самого короткого слова и самого длинного слова
Ввести массив символов, содержащий текст. Определить длину самого короткого слова и самого длинного.
Дана строка, содержащая текст. Найти длину самого короткого слова и самого длинного слова
Задание: Дана строка, содержащая текст. Найти длину самого короткого слова и самого длинного слова.
Дана строка, содержащая текст. Найти длину самого короткого слова и самого длинного слова
Добрый день! Помогите пожалуйста, не сильно разбираюсь в строках:( Дана строка, содержащая.
Дана строка, содержащая текст. Найти длину самого короткого слова и самого длинного слова
Задача 10 класса, так что решение должно быть уровня школьника) Дана строка, содержащая текст.
Занятия по ПИТОНу. Занятие 5. Строки
Я несколько лет знакомился с материалами Foxford.
Эта же теория с видео. И тогда всё станет понятно.
После if и for не забудьте отрегулировать отступы пробелами или Tab
1.Задача «Делаем срезы»
Условие
Дана строка.
Сначала выведите третий символ этой строки.
Во второй строке выведите предпоследний символ этой строки.
В третьей строке выведите первые пять символов этой строки.
В четвертой строке выведите всю строку, кроме последних двух символов.
В пятой строке выведите все символы с четными индексами (считая, что индексация начинается с 0, поэтому символы выводятся начиная с первого).
В шестой строке выведите все символы с нечетными индексами, то есть начиная со второго символа строки.
В седьмой строке выведите все символы в обратном порядке.
В восьмой строке выведите все символы строки через один в обратном порядке, начиная с последнего.
В девятой строке выведите длину данной строки.
Входные данные: Abrakadabra
s = input() # И далее оператор и значение ниже
print(s[2])
r
print(s[-2])
r
print(s[:5])
Abrak
print(s[:-2])
Abrakadab
print(s[::2])
Arkdba
print(s[1::2])
baaar
print(s[::-1])
arbadakarbA
print(s[::-2])
abdkrA
print(len(s))
11
2.Задача «Количество слов»
Условие
Дана строка, состоящая из слов, разделенных пробелами. Определите, сколько в ней слов. Используйте для решения задачи метод count.
a=input()
s=1
for i in range(0, len(a)):
if a[i]==” “:
s+=1
print(s)
Если входные данные Hello world – ответ 2
import math
a=input()
s=len(a)
l=math.ceil(s/2)
print(a[l::]+a[0:l])
Решение разработчиков
s = input()
print(s[(len(s) + 1) // 2:] + s[:(len(s) + 1) // 2])
Если входные данные – Hello, то результат будет – loHel
Для Qwerty результат – rtyQwe
Ещё решение участника
from math import *
S = input()
l = len(S)
num = int(l)
num1 = int(ceil(num / 2))
num2 = int(floor(num – num1))
str = S[: num1]
str2 = S[num1:]
print(str2 + str)
s = input()
first_word = s[:s.find(‘ ‘)]
second_word = s[s.find(‘ ‘) + 1:]
print(second_word + ‘ ‘ + first_word)
Примеры решений участниками:
s=input()
i=s.find(” “)
print(s[i+1::]+” “+s[0:i+1])
n = input()
a = n.find(‘ ‘)
x = n[0:a]
y = n[a:]
print(y + ‘ ‘ + x)
a,b=input().split()
print(b,a)
Решение разработчиков
s = input()
if s.count(‘f’) == 1:
print(s.find(‘f’))
elif s.count(‘f’) >= 2:
print(s.find(‘f’), s.rfind(‘f’))
Входные данные:
In the hole in the ground there lived a hobbit
Выходные данные: In tobbit
Решение разработчиков
s = input()
s = s[:s.find(‘h’)] + s[s.rfind(‘h’) + 1:]
print(s)
Решение участника:
s = input()
print(s.replace(s[s.find(‘h’):s.rfind(‘h’)+1],”))
s = input()
a = s[:s.find(‘h’)]
b = s[s.find(‘h’):s.rfind(‘h’) + 1]
c = s[s.rfind(‘h’) + 1:]
s = a + b[::-1] + c
print(s)
Входные данные: In the hole in the ground there lived a hobbit
Выходные данные: In th a devil ereht dnuorg eht ni eloh ehobbit
9. Задача «Замена подстроки»
Условие
Дана строка. Замените в этой строке все цифры 1 на слово one.
Во всех задачах считывайте входные данные через input() выводите ответ через print().
Входные данные: 1+1=2 Выходные данные: one+one=2
1213141516171819101 one2one3one4one5one6one7one8one9one0one
Решение разработчиков
print(input().replace(‘1’, ‘one’))
Частотный анализ русского текста и облако слов на Python
Частотный анализ является одним из сравнительно простых методов обработки текста на естественном языке (NLP). Его результатом является список слов, наиболее часто встречающихся в тексте. Частотный анализ также позволяет получить представление о тематике и основных понятиях текста. Визуализировать его результаты удобно в виде «облака слов». Эта диаграмма содержит слова, размер шрифта которых отражает их популярность в тексте.
Обработку текста на естественном языке удобно производить с помощью Python, поскольку он является достаточно высокоуровневым инструментом программирования, имеет развитую инфраструктуру, хорошо зарекомендовал себя в сфере анализа данных и машинного обучения. Сообществом разработано несколько библиотек и фреймворков для решения задач NLP на Python. Мы в своей работе будем использовать интерактивный веб-инструмент для разработки python-скриптов Jupyter Notebook, библиотеку NLTK для анализа текста и библиотеку wordcloud для построения облака слов.
В сети представлено достаточно большое количество материала по теме анализа текста, но во многих статьях (в том числе русскоязычных) предлагается анализировать текст на английском языке. Анализ русского текста имеет некоторую специфику применения инструментария NLP. В качестве примера рассмотрим частотный анализ текста повести «Метель» А. С. Пушкина.
Проведение частотного анализа можно условно разделить на несколько этапов:
Загрузка данных
Открываем файл с помощью встроенной функции open, указываем режим чтения и кодировку. Читаем всё содержимое файла, в результате получаем строку text:
Длину текста – количество символов – можно получить стандартной функцией len:
Строка в python может быть представлена как список символов, поэтому для работы со строками также возможны операции доступа по индексам и получения срезов. Например, для просмотра первых 300 символов текста достаточно выполнить команду:
Предварительная обработка (препроцессинг) текста
Для проведения частотного анализа и определения тематики текста рекомендуется выполнить очистку текста от знаков пунктуации, лишних пробельных символов и цифр. Сделать это можно различными способами – с помощью встроенных функций работы со строками, с помощью регулярных выражений, с помощью операций обработки списков или другим способом.
Для начала переведём символы в единый регистр, например, нижний:
Используем стандартный набор символов пунктуации из модуля string:
string.punctuation представляет собой строку. Набор специальных символов, которые будут удалены из текста может быть расширен. Необходимо проанализировать исходный текст и выявить символы, которые следует удалить. Добавим к знакам пунктуации символы переноса строки, табуляции и другие символы, которые встречаются в нашем исходном тексте (например, символ с кодом \xa0):
Для удаления символов используем поэлементную обработку строки – разделим исходную строку text на символы, оставим только символы, не входящие в набор spec_chars и снова объединим список символов в строку:
Можно объявить простую функцию, которая удаляет указанный набор символов из исходного текста:
Её можно использовать как для удаления спец.символов, так и для удаления цифр из исходного текста:
Токенизация текста
Для последующей обработки очищенный текст необходимо разбить на составные части – токены. В анализе текста на естественном языке применяется разбиение на символы, слова и предложения. Процесс разбиения называется токенизация. Для нашей задачи частотного анализа необходимо разбить текст на слова. Для этого можно использовать готовый метод библиотеки NLTK:
Переменная text_tokens представляет собой список слов (токенов). Для вычисления количества слов в предобработанном тексте можно получить длину списка токенов:
Для вывода первых 10 слов воспользуемся операцией среза:
Для применения инструментов частотного анализа библиотеки NLTK необходимо список токенов преобразовать к классу Text, который входит в эту библиотеку:
Выведем тип переменной text:
К переменной этого типа также применимы операции среза. Например, это действие выведет 10 первых токенов из текста:
Подсчёт статистики встречаемости слов в тексте
Для подсчёта статистики распределения частот слов в тексте применяется класс FreqDist (frequency distributions):
Попытка вывести переменную fdist отобразит словарь, содержащий токены и их частоты – количество раз, которые эти слова встречаются в тексте:
Также можно воспользоваться методом most_common для получения списка кортежей с наиболее часто встречающимися токенами:
Частота распределения слов тексте может быть визуализирована с помощью графика. Класс FreqDist содержит встроенный метод plot для построения такого графика. Необходимо указать количество токенов, частоты которых будут показаны на графике. С параметром cumulative=False график иллюстрирует закон Ципфа: если все слова достаточно длинного текста упорядочить по убыванию частоты их использования, то частота n-го слова в таком списке окажется приблизительно обратно пропорциональной его порядковому номеру n.
Можно заметить, что в данный момент наибольшие частоты имеют союзы, предлоги и другие служебные части речи, не несущие смысловой нагрузки, а только выражающие семантико-синтаксические отношения между словами. Для того, чтобы результаты частотного анализа отражали тематику текста, необходимо удалить эти слова из текста.
Удаление стоп-слов
К стоп-словам (или шумовым словам), как правило, относят предлоги, союзы, междометия, частицы и другие части речи, которые часто встречаются в тексте, являются служебными и не несут смысловой нагрузки – являются избыточными.
Библиотека NLTK содержит готовые списки стоп-слов для различных языков. Получим список сто-слов для русского языка:
Следует отметить, что стоп-слова являются контекстно зависимыми – для текстов различной тематики стоп-слова могут отличаться. Как и в случае со спец.символами, необходимо проанализировать исходный текст и выявить стоп-слова, которые не вошли в типовой набор.
Список стоп-слов может быть расширен с помощью стандартного метода extend:
После удаления стоп-слов частота распределения токенов в тексте выглядит следующим образом:
Как видно, результаты частотного анализа стали более информативными и точнее стали отражать основную тематику текста. Однако, мы видим в результатах такие токены, как «владимир» и «владимира», которые являются, по сути, одним словом, но в разных формах. Для исправления этой ситуации необходимо слова исходного текста привести к их основам или изначальной форме – провести стемминг или лемматизацию.
Визуализация популярности слов в виде облака
В завершение нашей работы визуализируем результаты частотного анализа текста в виде «облака слов».
Для этого нам потребуются библиотеки wordcloud и matplotlib:
Для построения облака слов на вход методу необходимо передать строку. Для преобразования списка токенов после предобработки и удаления стоп-слов воспользуемся методом join, указав в качестве разделителя пробел:
Выполним вызов метода построения облака:
В результате получаем такое «облако слов» для нашего текста:
Глядя на него, можно получить общее представление о тематике и главных персонажах произведения.