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Python文本数据分析与处理

Python文本数据分析与处理(新闻摘要) 分词 使用jieba分词, 注意lcut只接受字符串 过滤停用词 TF-IDF得到摘要信息或者使用LDA主题模型 TF-IDF有两种 jieba.analyse.extract_tags(content, topK=20, withWeight=False) # content为string, topK选出20个关键字, withWeight: 每一个关键词同等重要 使用gensim库 from gensim import corpora, models dictinary = corpora.Dictionary(word_list) # 为每一个单词分配一个id, 并记录每一个单词的词频到dfs属性中 corpus = [dictionary.doc2bow(line) for line in word_list] # 得到词库, 形式是(token, id) corpus.token2id以[token:id, ...]返回 # 将数据处理完之后, 才能使用models进行计算 lda = models.ldamodel.LdaMode...

Python第三方库使用感言

Python第三方库使用的感言加使用笔记 一般来讲第三方库会提供大量的类与对象, 对象方法的返回值和库中函数的返回值一般不会是Python原始自带的对象, 而是由该第三方库提供的对象, 因为Python的开源性, 第三方库的编写风格各异, 不怎么好记忆, 如, 一般常理来说, 函数应该是动词, 而在matplotlib.pyplot中的title(), xlabel(), ylabel()等设置title, label的函数, 你们瞧一瞧, 我真的...:( 对1的举例, pandas中DataFrame创建出来的对象的head()返回的是DataFrame类型对象, columes返回Index对象, loc[index]返回的是Serial, 在下认为, 一方面第三方这样做主要是因为开发方便, 但是我严重以为他们有一种控制欲(让我着实不爽), 这里再Mark一下, 在Pandas中单独的取出来的一行或者一列使用Serial表示的, 但是标题行为Index对象, 使用head(1)虽然返回的是一行, 但是返回的对象是一个DataFrame队形, 因为考虑到head(10)等情况, 额...

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