【第1句】：python需要記住哪幾十個單詞

樓上的程序存在諸多問題，如沒有處理標點，文件讀取方法錯誤等。

請問樓主要區分大小寫嗎？如果區分的話，就按照下面的來： import re def get_word_frequencies(file_name): dic = {} txt = open(filename, 'r').read().splitlines（) #下面這句替換了除了'-'外的所有標點，因為'-'可能存在于單詞中。 txt = re.sub(r'[^u4e00-u94a5wd-]', ' ', txt) #替換單獨的'-' txt = re.sub(r' - ', ' ', txt) for line in : for word in line.split（)： #如果不區分大小寫，那就一律按照小寫處理，下面那句改為dic.setdefault(word.lower(), 0) dic.setdefault(word, 0) dic[word] += 1 print dic if __name__ = '__main__': get_word_frequencies('test.txt') 有問題繼續追問吧。

【第2句】：python 提取有關鍵詞的句子怎么做

高頻詞提取：

# !/usr/bin/python3

# coding:utf-8

import jieba.analyse

jieba.load_userdict('dict.txt') # dict.txt自定義詞典

content = open('kw.txt', 'rb').read()

tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=10) # topK 為高頻詞數量

print("".join(tags))

【第3句】：求問用python實現：編寫程序,計算用戶輸入的英文句子中的詞語數

這個你需要去網上找一個python版本的英文的分詞包，做句子的分詞，當然最簡單的你可以按空格對英文進行分詞。。用text.split（" ")來分。然后統計每個詞的長度并求平均值

cc = raw_input('input a string:')

sen_list = cc.split(" ")

count = len(sen_list)

sum = 0

for word in sen_list:

if word:

sum += len(word)

avg = sum*【第1句】：0/count

print avg

【第4句】：python 對一段英文文本整理

>> s= "D-typed variables, Python; really?!! god's 'its "

>>> reg=re.compile(r"w+[.,;'"!?-]w+|w+|[.,;'"!?-]")

>>> reg.findall(s)

['D-typed', 'variables', ',', 'Python', ';', 'really', '?', '!', '!', "god's", "'", 'its']

>>>

【第5句】：用Python任意輸入三個英文單詞,按字典順序輸出

words=raw_input("please input three words")print sorted(words.split（)）例如：a = str(raw_input(u"請輸入用空格分開的單詞：")）b = a.split()b.sort()for i in b:print i擴展資料：Python在執行時，首先會將.py文件中的源代碼編譯成Python的byte code（字節碼），然后再由Python Virtual Machine(Python虛擬機)來執行這些編譯好的byte code。

這種機制的基本思想跟Java,.NET是一致的。然而，Python Virtual Machine與Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一種更高級的Virtual Machine。

參考資料來源：百度百科-Python。

【第6句】：python中如何將一個英文句子中的每個單詞的首字母由小寫轉換為大寫

我簡單寫了一個，題主看行不行

def convert_initial(old: str) -> str:

new = ""

i = 0

while i < len(old):

if (i == 0) or (old[i - 1] == " "):

new += old[i].upper()

else:

new += old[i]

i += 1

return new運行示例：

>>> convert_initial("are u ok?")

'Are U Ok?'

>>> convert_initial("who am i?")

'Who Am I?'

>>> convert_initial("here u r.")

'Here U R.'