WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Сортировка списка по вхождению и алфавитному порядку

Я пытаюсь поместить предложение в список, а затем отсортировать список по вхождению слова в список и, если необходимо, когда 2 слова встречаются одинаковое количество раз, в алфавитном порядке. Я написал этот код:

def frequencia(texto):
    pals = texto.split()
    m = sorted(pals,key=pals.count,reverse=True)
    return m

Проблема в том, что он повторяет слова и не применяет алфавитный порядок. В предложении я парень и я голоден вывод должен быть ['am','I','a','guy','hungry']

21.02.2021

  • Самый простой способ, вероятно, отсортировать дважды, сначала по алфавиту, а затем по количеству. Сортировки Python стабильны, поэтому после установления порядка этот порядок будет сохраняться при любой последующей сортировке, где ключи равны. 21.02.2021

Ответы:


1

Попробуйте следующее:

sentence = 'I am a guy and I am hungry'

words = sentence.split(' ')
sortedwords = sorted(set(words), key=lambda x: (-words.count(x), x.lower()))
#  ['am', 'I', 'a', 'and', 'guy', 'hungry']

Используйте set, чтобы получить уникальные слова на входе. Затем отсортируйте их с помощью tuple с приоритетом наибольшего количества появлений (при отрицательном количестве наиболее частые имеют наибольшее количество отрицательных значений и сортируются первыми), а затем в алфавитном порядке (используя lower(), чтобы сделать верхний и нижний регистр эквивалентными).

21.02.2021
Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: [email protected]