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【说话处理惩罚与Python】5.3应用Python字典映射词及其属性
添加时间:2013-5-26 点击量:字典数据类型（其他编程说话可能称为接洽关系数组或者哈希数组）
索引链表VS字典（略）
Python字典
＃初始化一个空字典
pos={}
＃字典的一些其他用法pos.keys0，pos.values（），pos.items（）
＃定义一个非空字典
>>>pos= {colorless:ADJ， ideas: N， sleep: V， furiously: ADV}
>>>pos= dict（colorless=ADJ，ideas=N， sleep=V， furiously=ADV）
凡是会应用第一个办法。须要重视的是，一个字典的键是不克不及批改的。
默认字典
我们可以应用默认字典，如许当接见一个不存在的键时，会付与默认值，而不是返回错误信息。
设置默认数据类型：
>>>frequency = nltk.defaultdict（int）
>>>frequency[colorless] = 4
>>>frequency[ideas]
0
>>>pos= nltk.defaultdict（list）
>>>pos[sleep]= [N， V]
>>>pos[ideas]
[]
设置默认值：
>>>pos= nltk.defaultdict（lambda: N）
>>>pos[colorless]= ADJ
>>>pos[blog]?
N
>>>pos.items（）
[（blog， N）， （colorless， ADJ）]
递增的更新词典
＃递增更新字典，按值排序
>>>counts = nltk.defaultdict（int）
>>> nltk.corpusimport brown
>>>for （word， tag） in brown.tagged_words（categories=news）:
... counts[tag]+=1
...
>>>counts[N]
22226
>>>list（counts）
[FW， DET， WH， ""， VBZ， VB+PPO， ""， ）， ADJ， PRO， ， -， ...]
>>> operator import itemgetter
>>>sorted（counts.items（）， key=itemgetter（1），reverse=True）
[（N， 22226），（P， 10845），（DET， 10648），（NP， 8336），（V， 7313）， ...]
>>>[t for t， c in sorted（counts.items（）， key=itemgetter（1），reverse=True）]
[N， P， DET， NP， V， ADJ， ，， .， CNJ， PRO， ADV， VD， ...]
＃一般的堆集任务的实现和nltk.Index（）供给的更简单的办法对比
>>>anagrams = nltk.defaultdict（list）
>>>for wordin words:
... key= .join（sorted（word））
... anagrams[key].append（word）
...
>>>anagrams[aeilnrt]
[entrail， latrine， ratline， reliant， retinal， trenail]
>>>anagrams = nltk.Index（（.join（sorted（w）），w）for win words）
>>>anagrams[aeilnrt]
[entrail， latrine， ratline， reliant， retinal， trenail]
倒置词典
>>>pos2= nltk.Index（（value， key） for （key， value） in pos.items（））
>>>pos2[ADV]
[peacefully， furiously]
常用的办法与字典相干习惯用法的总结
