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需求是：针对三篇英文文章进行分析，计算出现次数最多的 10 个单词
逻辑很清晰简单，不算难， 使用 python 读取多个 txt 文件，将文件的内容写入新的 txt 中，然后对新 txt 文件进行词频统计，得到最终结果。
代码如下：(在Windows 10，Python 3.7.4环境下运行通过)
# coding=utf-8
import re
import os
# 获取源文件夹的路径下的所有文件
sourceFileDir = 'D:\\Python\\txt\\'
filenames = os.listdir(sourceFileDir)
# 打开当前目录下的 result.txt 文件，如果没有则创建
# 文件也可以是其他类型的格式，如 result.js
file = open('D:\\Python\\result.txt', 'w')
# 遍历文件
for filename in filenames:
filepath = sourceFileDir+'\\'+filename
# 遍历单个文件，读取行数，写入内容
for line in open(filepath):
file.writelines(line)
file.write('\n')
# 关闭文件
file.close()
# 获取单词函数定义
def getTxt():
txt = open('result.txt').read()
txt = txt.lower()
txt = txt.replace(''', '\'')
# !"@#$%^&*()+,-./:;<=>"'@#$%^&*()+,-/:;<=>"text-align: center">
另一种更简单的统计词频的方法：
# coding=utf-8
from collections import Counter
# words 为读取到的结果 list
words = ['a', 'b' ,'a', 'c', 'v', '4', ',', 'w', 'y', 'y', 'u', 'y', 'r', 't', 'w']
wordCounter = Counter(words)
print(wordCounter.most_common(10))
# output: [('y', 3), ('a', 2), ('w', 2), ('b', 1), ('c', 1), ('v', 1), ('4', 1), (',', 1), ('u', 1), ('r', 1)]
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。