Читаю книжку "Основы Python Научитесь думать как программист" и завис на 13 главе, "Частотный анализ слов", где предлагается скачать книгу, выявить популярные слова в ней, с какой частотой встречаются. И попробовал, и не вышло, буду перечитывать заново. Попробовал в интернете поискать, есть два живых варианта, один даже преобразует частоту слов, в облако слов. Попробовал и опять не вышло. Я конечно ее еще раз перечитаю, думать всегда тяжело. Если найдете в себе силы, найти свободное время, если интересно осветит тему "Частотный анализ слов", то будет интересно посмотреть
Интересная тема, спасибо! Я однажды даже это делал в SQL. Там нужно все похожие слова превратить в одно. Например, "кровавый", "кровный", "крови" превратить в "кровь".
Если это задание из книги по основам Python, то, я думаю, что там ожидается, что вы решите эту задачу без использования каких-либо библиотек. Скорее всего автор ждет, что вы, например, разобьете всю книгу на список слов, потом очистите получившийся список от знаков препинания, а потом циклом пробежитесь по этому списку и посчитаете частотность каждого слова. Если книга учит именно думать, то скорее всего от вас ожидается что-то в этом духе. Вряд ли автор ждет, что вы просто импортируете какой-то модуль и посчитаете слова парой строчек. В таком случае думать особо не надо.
Файлы для спонсоров Boosty: boosty.to/comrade-xl/posts/bc3905e9-cdcc-4d36-8fd0-0c542f89607b?share=post_link
Файлы для спонсоров ВК: vk.com/comrade.excel?w=wall-185123800_457
Файлы для спонсоров RUclips: ruclips.net/user/postUgkxxx7UsUkhSBhNY6ZnF03N-aSZqWxdjdpJ
Индивидуальное обучение: comrade-xl.ru/pq-training/
Страница: comrade-xl.ru/2021/12/12/py-pandas-dataframe-columns/
Спасибо!!!! Всё очень понятно, наглядно, до меня дошло наконец😁😃
Благодарю! Отличный урок!! 👍🔥
спасибо!
Круто 👍
Python значительно расширяет возможности для работы с данными )..
а в чем отличие простого присваивания от присваивания с ".copy?"
Читаю книжку "Основы Python Научитесь думать как программист" и завис на 13 главе, "Частотный анализ слов", где предлагается скачать книгу, выявить популярные слова в ней, с какой частотой встречаются. И попробовал, и не вышло, буду перечитывать заново. Попробовал в интернете поискать, есть два живых варианта, один даже преобразует частоту слов, в облако слов. Попробовал и опять не вышло.
Я конечно ее еще раз перечитаю, думать всегда тяжело. Если найдете в себе силы, найти свободное время, если интересно осветит тему "Частотный анализ слов", то будет интересно посмотреть
Интересная тема, спасибо! Я однажды даже это делал в SQL. Там нужно все похожие слова превратить в одно. Например, "кровавый", "кровный", "крови" превратить в "кровь".
Если это задание из книги по основам Python, то, я думаю, что там ожидается, что вы решите эту задачу без использования каких-либо библиотек. Скорее всего автор ждет, что вы, например, разобьете всю книгу на список слов, потом очистите получившийся список от знаков препинания, а потом циклом пробежитесь по этому списку и посчитаете частотность каждого слова. Если книга учит именно думать, то скорее всего от вас ожидается что-то в этом духе. Вряд ли автор ждет, что вы просто импортируете какой-то модуль и посчитаете слова парой строчек. В таком случае думать особо не надо.
@@comrade_excel да😄✅👍, всё так😅