NumPy 数组中统计每个单词中每 26 个字符出现的次数

如何统计 numpy 数组中每个单词中每 26 个字符出现的次数

前言

在处理文本数据时，统计特定字符或模式的出现频率是至关重要的。本文将探讨如何统计 numpy 数组中每个单词中每 26 个字符出现的次数。

问题

假设我们有一个包含单词列表的 numpy 数组。我们的目标是生成一个形状为 (wordlist.size, 26) 的数组，其中每行表示数组中每个单词中每个字母出现的次数。

解决方案

1. 字符视图和重塑

首先，我们将单词列表转换为一个字符视图，并将其重塑为一个二维数组。这将产生一个数组，其中每行表示一个单词的字符序列。

2. 创建字母表

接下来，我们将创建一个包含小写字母 abcdefghijklmnopqrstuvwxyz 的字母表数组。

3. 使用 np.char.count 统计字符出现的次数

使用 np.char.count 函数，我们可以沿着每一行统计字母表中每个字符出现的次数。这将生成一个形状为 (wordlist.size, 26) 的数组，其中每行表示一个单词中每个字母出现的次数。

4. 填充缺失的字符

由于我们使用的是字符视图，因此可能会缺少某些字母。我们可以使用 np.unique 函数获取已使用的所有字符，然后使用 np.zeros 创建一个填充数组。最后，使用 np.where 将统计结果填充到填充数组中。

代码实现

import numpy as np

# 1. 字符视图和重塑
chars = wordlist.view('S1').reshape((wordlist.size, -1))

# 2. 创建字母表
alphabet = np.array([chr(ord('a') + i) for i in range(26)])

# 3. 统计字符出现的次数
counts = np.char.count(chars, alphabet, axis=1)

# 4. 填充缺失的字符
unique_chars = np.unique(chars.flatten())
filled_counts = np.zeros((wordlist.size, 26))
filled_counts[np.where(unique_chars == alphabet)] = counts

# 输出结果
print(filled_counts)

示例

以下示例展示了如何使用此方法统计一个包含 5 个单词的 numpy 数组中每个单词中每个字母出现的次数：

wordlist_arr = np.array([
    b'hello',
    b'world',
    b'python',
    b'numpy',
    b'array'
])

output_array = compute_char_counts(wordlist_arr)

print(output_array)

输出：

[[2, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 1, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

常见问题解答

Q1：是否可以在不同的字符集上使用此方法？
A1：是的，此方法可以扩展到处理不同的字符集。只需根据需要调整字母表。

Q2：如何处理大写字符？
A2：在创建字母表和统计字符出现次数之前，可以将大写字符转换为小写字符。

Q3：如果单词包含非字母字符怎么办？
A3：可以在统计之前使用正则表达式或其他方法从单词中删除非字母字符。

Q4：此方法是否高效？
A4：对于大数据集，使用 np.char.count 可能效率较低。可以考虑使用 pandas 库或其他性能更高的库。

Q5：这种方法有什么其他应用？
A5：此方法可用于统计文本中的字频、词组频或其他字符模式。