Evolcom.ru

Бытовая техника
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Как посчитать частоту появления текста / числа / символа в столбце Excel?

Получить частоты каждого числа/символа

В листе excel у меня есть два столбца, в которых числа разделяются запятыми/пробелами, а в другом — частота каждого из них.

Данные приведены ниже (по столбцам);

Мне нужно количество вхождений каждого числа. Например:

Что я уже проверил;

  • COUNTIF» используется для всех чисел, но однозначные цифры представляют собой проблему, поскольку они встречаются и в двузначных числах.
  • Разделите их на колонки, а затем сосчитайте их.

Как это можно сделать с помощью Excel/SPSS?

2 ответа

  • Как рассчитать частоту каждого числа?

Имеется большой файл данных, формат которого: 111111 11 22 33 44 55 66 77 222222 21 22 23 29 99 98 00 … Итак, как я могу использовать prolog для вычисления частоты каждого числа? Честно!

Чтобы получить частоты, отражающие нормальное распределение для каждого целого числа 1. 400 . Значения 1 и 400 будут иметь минимальную частоту 1, каковы будут частоты для других значений? Что если мы хотим, чтобы частоты были для целого числа 1. 300 . Есть ли общее.

Этот результат также может быть достигнут с помощью формулы с одной линейной решеткой:

enter image description here

Это матричная формула. Чтобы исправить его, нажмите Ctrl + Shift + Enter .

Если вы хотите найти частоту числа, имеющего две или более цифр, т. е. число > 9 , то используйте формулу массива как:

Если вы хотите подсчитать количество вхождений каждого числа в столбце Drug, можно использовать один прием — сравнить длину текста в ячейке с длиной текста без данного числа. Рассмотрим следующий снимок экрана:

enter image description here

Формула в ячейке C2 сравнивает длину A2 (9) с длиной A2 после удаления всех цифр для получения числа 4. Это можно повторить для каждой интересующей цифры.

Читайте так же:
Как подсчитать или суммировать ячейки на основе цвета ячеек в листе Google?

Добавьте цифры в формулу, если вы хотите включить их в столбец «Число».

Похожие вопросы:

Вход: <5, 13, 6, 5, 13, 7, 8, 6, 5>Выход: <5, 5, 5, 13, 13, 6, 6, 7, 8>Вопрос в том, чтобы расположить числа в массиве в порядке убывания их частоты, сохраняя порядок их появления. Если существует.

Имеется строка, в которой каждый байт является представлением шестнадцатеричного числа. Строка, которую я хочу создать, будет содержать шестнадцатеричное число для каждого символа.

У меня есть результаты БПФ. Они хранятся в двух массивах двоек: массив вещественных частей и массив мнимых частей. Как определить частоты, соответствующие каждому элементу в этих массивах.

Имеется огромный файл данных в следующем формате: 11111 11 22 33 44 55 66 77 222222 21 22 23 29 99 98 00 . тогда как я могу использовать prolog для вычисления частоты каждого числа.

Каковы частоты для каждого целого числа 1, отражающего нормальное распределение? 400 . Значения 1 и 400 будут иметь минимальную частоту 1, каковы будут частоты для остальных значений? Кроме того.

Если у меня есть две строки, как я могу получить сумму вхождений каждого символа из строки A в строку B? Например, как я могу найти в someString: число a + число b . + число f.

У меня есть следующий код для генерации набора данных в R. Однако я хочу получить фактические точные значения для каждого значения x на диаграмме и не могу понять, как генерировать эти значения. Вот.

Насколько я знаю, нет способа выбрать числа, которые идут после символа @. В данный момент у меня есть @331, и я пытаюсь выбрать 331. Как я могу это сделать?

В названии я хочу получить сумму целочисленных представлений символов после того, как ord() преобразует их в символы. Я новичок в python, поэтому надеюсь, что я использовал.

Мне нужно получить строки каждого символа|. Он должен возвращать список строк с типом 123223424. Подтипы списка = [123,234,24];

Читайте так же:
Как подсчитать символы в ячейке / диапазоне / листе в Excel?

Алгоритм Хаффмана на пальцах

Вы наверняка слышали о Дэвиде Хаффмане и его популярном алгоритме сжатия. Если нет, поищите в Интернете — в этой статье я не буду утомлять вас историей или математикой. Вот простой пример применения алгоритма к строке символов.

Примечание переводчика: Под символом автор подразумевает повторяющийся элемент исходной строки символов — это может быть печатный символ или любая последовательность битов. Под кодом мы понимаем не ASCII или UTF-8 код символа, а последовательность битов кодировки.

Статья сопровождается исходным кодом, который наглядно показывает, как работает алгоритм Хаффмана — это для тех, кто не очень хорошо разбирается в математике, задействованной в процессе. В будущем (я надеюсь) я напишу статью о применении алгоритма к произвольным файлам для их сжатия (т.е. сделаю простой архиватор типа WinRAR или WinZIP).

Идея кодирования Хаффмана основана на частоте появления символа в последовательности. Символ, который встречается в последовательности чаще всего, получает новый очень маленький код, а символ, который встречается реже всего, наоборот, получает очень длинный код. При обработке всего ввода мы хотим, чтобы наиболее часто встречающиеся символы занимали меньше всего места (а в некоторых случаях и меньше, чем в оригинале), а наиболее редкие символы занимали больше всего места (но поскольку они редки, это не имеет значения). Я решил использовать для нашей программы 8-байтовый символ, соответствующий печатному символу.

Мы можем с таким же успехом взять символ длиной 16 бит (т.е. состоящий из двух печатных знаков), как и символ длиной 10 бит, 20 бит и т.д. Размер символа выбирается в зависимости от входной строки, с которой мы ожидаем столкнуться. Например, если бы я кодировал необработанные видеофайлы, я бы приравнял размер символа к размеру пикселя. Помните, что при уменьшении или увеличении размера символа, размер кода для каждого символа делает то же самое, потому что чем больше размер, тем больше символов вы можете закодировать, используя этот размер кода. В восемь бит помещается меньше комбинаций единиц и нулей, чем в шестнадцать бит. Поэтому размер символа следует выбирать исходя из того, как данные повторяются в последовательности.

Читайте так же:
Как подсчитать количество ячеек больше или меньше 0 (нуля) в Excel?

Для работы с этим алгоритмом вам понадобятся минимальные знания о двоичном дереве и очередях приоритетов. В исходном коде я использовал код очереди приоритетов из моей предыдущей статьи.

Предположим, у нас есть строка «Бип буп пиво! «, где в текущей форме для каждого символа используется один байт. Это означает, что вся строка занимает 15*8 = 120 бит памяти. В закодированном виде строка заполнит 40 бит (на практике в нашей программе мы будем выводить на консоль строку из 40 нулей и единиц, представляющих биты закодированного текста. Чтобы получить из них истинную строку из 40 бит, необходимо использовать битовую арифметику, поэтому сегодня мы не будем углубляться в эту тему).

Чтобы лучше понять пример, мы начнем с того, что сделаем все вручную. Для этого очень хорошо подходит строка «Beep boop beer!». Чтобы получить код для каждого символа в соответствии с его частотой, нужно построить двоичное дерево так, чтобы каждый лист этого дерева содержал символ (символ, записанный из строки). Дерево будет строиться от листьев к корню, в том смысле, что более низкочастотные символы будут находиться дальше от корня, чем более высокочастотные. Вскоре вы поймете, для чего это нужно.

Для построения дерева мы будем использовать немного измененную очередь приоритетов — сначала будут извлекаться элементы с наименьшим приоритетом, а не с наибольшим. Для построения дерева от листьев к корням это необходимо.

Начнем с подсчета частоты всех символов:

СимволЧастота
‘b’3
‘e’4
‘p’2
‘ ‘2
‘o’2
‘r’1
‘!’1

После вычисления частот мы создадим узлы бинарного дерева для каждого знака и добавим их в очередь, используя частоту в качестве приоритета:

Читайте так же:
Как пакетно переименовать несколько имен диапазонов в Excel?

Теперь мы достаём два первых элемента из очереди и связываем их, создавая новый узел дерева, в котором они оба будут потомками, а приоритет нового узла будет равен сумме их приоритетов. После этого мы добавим получившийся новый узел обратно в очередь.

Повторим те же шаги и получим последовательно:



Ну и после того, как мы свяжем два последних элемента, получится итоговое дерево:

Теперь, чтобы получить код для каждого символа, надо просто пройтись по дереву, и для каждого перехода добавлять 0, если мы идём влево, и 1 — если направо:

Если мы сделаем это, то получим следующие коды символов:

СимволКод
‘b’00
‘e’11
‘p’101
‘ ‘011
‘o’010
‘r’1000
‘!’1001

Мы просто должны складывать каждый бит в соответствующую сторону, пока не достигнем листа дерева, и тогда мы сможем декодировать закодированную строку. Например, если есть строка «101 11 101 11» и наше дерево, то мы получим строку «pepe».

Важно отметить, что каждый код не является префиксом для кода другого символа. В нашем примере, если 00 — это код для ‘b’, то 000 не может быть чьим-то другим кодом, иначе возникнет конфликт. Мы никогда не дойдем до этого символа в дереве, потому что все равно остановимся на ‘b’.

При реализации этого алгоритма таблица Хаффмана строится сразу после построения дерева. По сути, таблица представляет собой массив, который содержит каждый символ и его код, что приводит к более эффективному кодированию. Каждый раз искать символ и одновременно вычислять его код будет очень дорого, поскольку мы не знаем, где он находится, и нам придется обойти все дерево. В общем, для кодирования мы используем таблицу Хаффмана, а для декодирования — дерево Хаффмана.

Читайте так же:
Как посчитать количество затененных ячеек в Excel?

Входная строка: «beep boop beer!»
Входная строка в бинарном виде: «0110 0010 0110 0101 0110 0101 0111 0000 0010 0000 0110 0010 0110 1111 0110 1111 0111 0000 0010 0000 0110 0010 0110 0101 0110 0101 0111 0010 0010 000»
Закодированная строка: «0011 1110 1011 0001 0010 1010 1100 1111 1000 1001»
Как вы можете заметить, между ASCII-версией строки и закодированной версией существует большая разница.

Согласно прилагаемому исходному коду, действует тот же принцип. Более подробную информацию и комментарии можно найти в коде.

Все источники были составлены и протестированы с использованием стандарта C99. Удачи в программировании!

Для ясности: эта статья просто иллюстрирует, как работает алгоритм. Чтобы использовать его в реальной жизни, вам нужно поместить созданное вами дерево Хаффмана в закодированную строку, а получатель должен знать, как интерпретировать его, чтобы расшифровать сообщение. Хороший способ сделать это — обойти дерево в произвольном порядке (я предпочитаю обходить по глубине) и конкатенировать 0 для каждого узла и 1 для листа с битами, представляющими исходный символ (в нашем случае 8 бит, представляющих код ASCII). Идеальным вариантом было бы добавить это представление в самое начало закодированной строки. Когда получатель строит дерево, он/она знает, как декодировать сообщение, чтобы прочитать оригинал.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector