Python 2.7 Python：根据每个字母'；什么频率？

我正在用Python2编写一个函数，它根据字符串的字母频率返回字符串的语言

我正在使用维基百科中名为“其他语言字母的相对频率”的表格。（）

我已经确定了给定文本中每个字母的频率，这是一个字典的形式，其中值表示（键的出现次数/字母总数）

我还把这张桌子变成了一本词典

{'a': {'English': 0.08167, 'French': 0.07363, ...}, 'b': {'English': 0.01492, 'French': 0.0901, ...}, ...}

比较这些值以根据频率确定语言的一些好方法是什么

已解决-以下是更新的代码：

# freq_reference is a dictionary with structure {'English': {'a': freq, 'b': freq, ...}, 'French': {'a': freq, 'b': freq, ...}}
# freq is a dictionary with key = letter, and value = frequency of the letter that appears in the input text

# Manhattan
dis_man = {}
for lang in freq_reference:
    dis_man[lang] = 0.0
    for key in freq_reference[lang]:
        dis_man[lang] += abs(freq_reference[lang][key] - freq[key])

# Euclidean
dis_euc = {}
for lang in freq_reference:
    sum = 0.0
    for key in freq_reference[lang]:
        sum += (freq_reference[lang][key] - freq[key])**2
    dis_euc[lang] = sum**(1/2.0)

# find the lang with minimum Manhattan dis
min_man = 100
for lang in dis_man:
    if dis_man[lang] < min_man:
        min_man = dis_man[lang]
        min_lang_man = lang

# find the lang with minimum Eucliedian dis
min_euc = 100
for lang in dis_euc:
    if dis_euc[lang] < min_euc:
        min_euc = dis_euc[lang]
        min_lang_euc = lang

#freq_reference是一本结构为{'English'：{'a'：freq，'b'：freq，}，'French'：{'a'：freq，'b'：freq，}的词典
#freq是一个字典，键=字母，值=输入文本中出现字母的频率
#曼哈顿
dis_man={}
对于频率参考中的语言：
dis_man[lang]=0.0
对于输入频率参考[lang]：
dis_man[lang]+=abs（频率参考[lang][key]-freq[key]）
#欧几里得
dis_euc={}
对于频率参考中的语言：
总和=0.0
对于输入频率参考[lang]：
总和+=（频率参考[lang][key]-freq[key]）**2
dis_euc[lang]=总和**（1/2.0）
#找到具有最小曼哈顿dis的lang
min_man=100
对于迪斯曼的朗：
如果有人[郎]<民民民：
min_man=dis_man[lang]
min_lang_man=lang
#找到具有最小欧几里得分布的朗
最小euc=100
对于dis_euc中的lang：
如果dis_euc[lang]
我认为一本结构为
{'English'：{'a'：…，'b'：…，…}，'French'：{…}，}
的词典更有意义，原因有二：

对于示例文本，您可以立即获得与频率词典结构完全相同的词典

每种语言可以有不同的字符集

一旦你这样做了，一个好的开始就是计算你的样本频率和每种语言的频率之间的“距离”。有几个“距离”度量，包括曼哈顿距离和欧几里得距离。尝试以下几种方法可以获得多个测量“亲密度”的数据点。
谢谢！我把字典改成了你建议的结构，当我计算曼哈顿和欧几里得距离时，它就成功了！
# freq_reference is a dictionary with structure {'English': {'a': freq, 'b': freq, ...}, 'French': {'a': freq, 'b': freq, ...}}
# freq is a dictionary with key = letter, and value = frequency of the letter that appears in the input text

# Manhattan
dis_man = {}
for lang in freq_reference:
    dis_man[lang] = 0.0
    for key in freq_reference[lang]:
        dis_man[lang] += abs(freq_reference[lang][key] - freq[key])

# Euclidean
dis_euc = {}
for lang in freq_reference:
    sum = 0.0
    for key in freq_reference[lang]:
        sum += (freq_reference[lang][key] - freq[key])**2
    dis_euc[lang] = sum**(1/2.0)

# find the lang with minimum Manhattan dis
min_man = 100
for lang in dis_man:
    if dis_man[lang] < min_man:
        min_man = dis_man[lang]
        min_lang_man = lang

# find the lang with minimum Eucliedian dis
min_euc = 100
for lang in dis_euc:
    if dis_euc[lang] < min_euc:
        min_euc = dis_euc[lang]
        min_lang_euc = lang