VBA新手,正在尝试编写一条语句,统计单词"Male“在一列中出现的次数。我使用的是以下代码: Sub countif()
Dim StudentType As String
StudentType = "Male"
Dim ForeignCount As Long
ForeignCount = 0
If WorksheetFunction.countif(Worksheets("Sheet1").Range("D2:D10"), "Male") Then
ForeignCount = ForeignCount
我已经编写了一个程序来统计用户输入的行和单词。
问题:我需要程序来计数行,即使它们是空的,而下面的代码不计算空行。
我尝试过使用isEmpty()方法,但是它不起作用,我看到了一个名为isBlank()的方法,但是要使用它,您需要下载一个库。还有其他方法来计算空行吗?
import java.util.*;
import java.util.ArrayList;
public class Counter2{
public static void main(String[]args){
List<String> arrayList = new ArrayList<
因此,从Hadoop教程网站()了解如何使用map reduce方法实现单词计数,我了解了它是如何工作的,并且输出将是具有该频率的所有单词。
我想要做的只是让输出成为我所拥有的输入文件中出现频率最高的单词。
Example: Jim Jim Jim Jim Tom Dane
我希望输出结果是
Jim 4
字数统计的当前输出是每个单词及其频率。有没有人编辑过字数统计,让它只打印最高频率的单词及其频率?
有谁对如何做到这一点有什么建议吗?
我如何编写另一个从WordCount的输出中找到最高频率单词的MapReducer?
还是有别的办法?
任何帮助都将不胜感激。
谢谢!
WordCount.ja
考虑一个包含由空格分隔的单词的文件;用Python语言编写一个MapReduce程序,该程序统计每个3个单词的序列在文件中出现的次数。 例如,考虑以下文件: one two three seven one two three
three seven one
seven one two 每个3个单词序列在此文件中出现的次数为: "three seven one" 2
"four seven one two" 1
"one two three" 2
"seven one two" 2
"two three seven"
假设我们有一个这样的表: tweet_id tweet
1 The election was bad. Boycott the election.
2 That was great.
3 What a great election! 现在,我正在尝试编写一些SQL代码,它将统计相应的tweet_ids包含单词'election'的tweet的数量。 即tweet_id 1和3都至少一次包含单词'election'。因此,我想返回值2(两个tweet_ids)。 你知道该怎么做吗?我尝试了
Sphinx的支持邻近性的排名器使用略微修改的BM25排名器(统计词袋)+强烈支持后者的最长单词-子串匹配公式,而Solr使用一些其他统计排名函数(不是BM25,但类似)+对单词二元语法的提升(这类似于LWS法)。我认为这两种观点都没有模拟人类对相关性的看法,即当答案中的单词不一定相邻或顺序相同时,相关性不会掉下悬崖。
简单的例子:
查询: Bob Jones
正文:。。。。琼斯,这是鲍勃。。。。(看起来与我相关,但这将退回到仅统计)
-或者-
正文:。。。。鲍勃MiddleName琼斯。。。。(相同)
我知道这样做是有代价的,但我不是唯一一个注意到Solr和Sphinx本质上都会退回到词袋统
我正在尝试编写一段python代码来统计文本文件中每个单词的出现频率。代码应该为每个唯一的单词显示一行。我写的代码正在显示重复的单词。
import string
text = open('mary.txt','r')
textr = text.read()
for punc in string.punctuation:
textr = textr.replace(punc, "")
wordlist = textr.split()
for word in wordlist:
count = wordlist.count(
我已经编写了比较两个字符串以查找匹配单词的代码。现在,我希望能够找到相对接近的单词。例如,书和小溪是相似的,而书和运气不是。我该怎么做呢?
我在想,把每个单词分成字符,然后统计这些字符的出现频率?现在,匹配的单词给出的值是0。否则,会给出2,但我想扩展这一部分来完成上面描述的操作。
for i in range(0, out.shape[0]): # from 0 to total number of rows out.shape[0] is rows - out.shape[1] is columns
for word in refArray: # for each word i
Reduce程序总是将值输出为2,即使给定键的值列表大于2。
例如:字数统计测试文件中的单词与单词计数测试文件中的单词类似,单词统计测试文件中的单词与单词计数中的单词类似
输出结果是: this 2 The 2 word 2
Reduce代码是:
public class WordCountReducer
extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
//public static final log LOG = LogFactory.getLog(MyMapper.class);
@Override
我想将文档(由单词组成)分为3类(肯定的、否定的、未知的/中性的)。文档单词的子集成为特征。
到目前为止,我已经编写了一个朴素的贝叶斯分类器,使用信息增益和卡方统计作为特征选择器。现在,我想看看如果我使用赔率比作为特征选择器会发生什么。
我的问题是我不知道如何实现赔率比。我应该:
1)计算每个单词w,每个类的赔率比:例如w:
Prob of word as positive Pw,p = #positive docs with w/#docs
Prob of word as negative Pw,n = #negative docs with w/#docs
Prob of
我正在编写一个python脚本,它查找与脚本位于同一个目录中的excel工作表(我大约有10个),并计算这些文件(如云、vmware、python等)中出现的特定单词的数量。然后将每个单词的总数写入文本文件。我使用python和xlrd来完成这个任务。每个excel文件都有一个名为details的工作表,这就是信息所在的位置。每个文件有2列和大约26行。
for filename in os.listdir(path):
if filename.find('xls') != -1:
print filename
workbook=xlrd.o
我一直试图让Sphinx使用.gram文件检测其字典(大约130k)中的所有单词,但它处理了大约30秒,然后我得到了这个错误:
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
at java.util.HashMap.newNode(HashMap.java:1734)
at java.util.HashMap.putVal(HashMap.java:630)
at java.util.HashMap.put(HashMap.java:611)
at java.u