小编asp*_*sia的帖子

新手在这里.我正在通过nltk书和另一本Python介绍书.我之前在nltk书中遇到过most_common(),虽然我当时无法工作也找不到解决方案,但是我创建了一个小功能,可以完成特定练习中的技巧并继续使用.现在我再次需要它,但我认为我不能轻易绕过它(练习是关于特定文本中最常见的单词长度),而且我知道我会在后面的例子中再次找到它,我希望能够效仿,因为正如我所说,我是一个新手.

从理论上讲,我应该能够这样做:

fdist = FreqDist(len(w) for w in text1)

fdist.most_common()
[(3, 50223), (1, 47933), (4, 42345), (2, 38513) ...

但是,Python告诉我这个:

AttributeError: 'FreqDist' object has no attribute 'most_common'

我发现most_common()是计数器对象的属性(http://docs.python.org/2/library/collections.html)和(http://docs.python.org/dev/library/collections#collections .Counter).我知道也许我应该导入一些东西(一个模块？),但我尝试导入的东西不起作用(没有定义或不存在的消息)或者不包含它 - 我尝试过

import collections 

没有错误,但是当我输入dir(collections)或dir(builtins)时,没有列出most_common().

我安装了2.7和3.0(大部分时间都是Windows,偶尔使用ubuntu在我的虚拟机中工作).我会继续搜索,但非常感谢您的意见.这感觉很基本,但我正在学习,至少现在不能自己解决.再次,非常感谢.

我试图得到一个逻辑矩阵作为特定于M(:,i)原始矩阵的每一列的条件的结果,基于i向量中相同索引的值N,即N(i).

我在网上看过这个,但找不到任何类似的东西.必须有一个简单而干净的方法来做到这一点.

M =

     3    -1   100     8
   200     2   300     4
   -10     0     0   400

N =

     4     0    90     7

我希望的解决方案是,对于每一列M(:,i),值小于N(i):

     1     1     0     0
     0     0     0     1
     1     0     1     0

我试着在标题中总结一下.

我有两个相似的单元格数组(带字符串),除了A有比B更多的元素.我想找到A中那些不在B中的元素的索引.A和B有以相同方式排序的元素,除了A具有随机间隔的额外插值.

在Python中我会做这样的事情:

A = ["a", "b", "c", "d", "e", "f"]
B = ["a","c", "d", "f"]

indices = []

for i in A:
  if i not in B:
    indices.append(A.index(i))

不幸的是,我需要它用于Matlab中的数据,用于长度超过100k的单元阵列.

谢谢!