<jupyter_start><jupyter_text>1Idatzi funtzio bat testu fitxategi	batean	dagoen hitzen	histograma	(hitz bakoitzarenagerpen kopurua)	lortzeko<jupyter_code>def histograma(fizena,kodif="utf8"):
    f = open(fizena,encoding=kodif)
    h = {}
    for ilara in f :
        for hitza in ilara.split():
            if hitza in h :
                h[hitza] += 1
            else :
                h[hitza] = 1
    f.close()   
    return h

h = histograma("berriak_utf8.txt")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>3Programa bat idatzi, Python programazio lengoaia erabiliz, testu fitxategi batenhitzen alderantzizko histograma adierazteko hiztegi bat erabiltzen duena. Giltzabakoitza zenbaki oso bat izango da (n) eta berari dagokion balioa fitxategian n aldizagertu diren hitzez osoturiko lista.<jupyter_code>def amargotsih(h):
    h2 = {}
    for hitza,agerpen in h.items():
        if agerpen in h2 :
            h2[agerpen].append(hitza)
        else :
            h2[agerpen] = [hitza]
    return h2

h2 = amargotsih(h)
def f3(fizena,kodif="utf8"):
    return amargotsih(histograma(fizena,kodif))

f3("berriak_utf8.txt")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>4 Fitxategi baten lerro bakoitzean ondoko informazio agertuko da: Ikasle bakoitzarenizena eta bi abizenak eta zein irakasgaietan matrikulatuta dagoen. Adibidez:“<NAME>”“<NAME> <NAME>”Funtzio bat diseinatu irakasgai batean matrikulatutako ikasleei buruzko informazioagordetzeko python-eko datu egitura bat erabiltzen duena.<jupyter_code>def f4(fizena,kodif="utf8"):
    f = open(fizena,encoding=kodif)
    h = {}
    for ilara in f :
        z = ilara.split()
        # Zerrenda bat ezin da gako bezala erabili
        # g = z[:3]
        # testu bilaka dezakegu
        #g = " ".join(z[:3])
        g = tuple(z[:3])
        b = z[3:]
        h[g] = b
    f.close()   
    return h    

f4("ikasleak.txt")<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.09905163329820864, 'fraction_numerical': 0.012644889357218124, 'mean_word_length': 3.257847533632287, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 16, '<?xml version=': 0, '>': 16, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '3', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '126222', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 791, 'n_tokens_neox': 786, 'n_words': 164, 'path': 'Mintegia/Mintegia-9.ipynb', 'repo_name': 'mpenagar/Konputaziorako-Sarrera', 'size': '1959'}