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本版专家分：0结帖率 80% -
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import jieba
import nltk
import jieba.posseg as pseg
df = pd.read_csv('D:\csv_test.csv',names=['id','cont','type'])
cont = df['cont']
tagall=[]
for t in cont:
tags = jieba.analyse.extract_tags(t,10)
tagall.append(tags)
dist = nltk.FreqDist(tagall)
fea_words = dist.keys()[:100]
print fea_words
出现：E:\Python27\python.exe C:/Users/Administrator/PycharmProjects/Ma/m1.py
sys:1: DtypeWarning: Columns (1) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/Administrator/PycharmProjects/Ma/m1.py", line 14, in <module>
tags = jieba.analyse.extract_tags(t,1)
AttributeError: 'module' object has no attribute 'analyse'
怎么解决？？？
![]()
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重新安装一下jieba试试
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本版专家分：22957
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红花
2016年3月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
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黄花
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蓝花
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2012年4月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第三
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加上
import jieba.analyse
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E:\Python27\python.exe C:/Users/Administrator/PycharmProjects/Ma/m3.py
sys:1: DtypeWarning: Columns (1) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.
Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache c:\users\admini~1\appdata\local\temp\jieba.cache
Loading model cost 0.688 seconds.
Prefix dict has been built succesfully.
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/Administrator/PycharmProjects/Ma/m3.py", line 18, in <module>
tags = jieba.analyse.extract_tags(t, 1)
File "E:\Python27\lib\site-packages\jieba\analyse\tfidf.py", line 94, in extract_tags
for w in words:
File "E:\Python27\lib\site-packages\jieba\__init__.py", line 282, in cut
sentence = strdecode(sentence)
File "E:\Python27\lib\site-packages\jieba\_compat.py", line 37, in strdecode
sentence = sentence.decode('utf-8')
AttributeError: 'long' object has no attribute 'decode'
什么情况
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- 红花 2016年12月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
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tags = jieba.analyse.extract_tags(str(t), 1)
- python 使用jieba分词报错 AttributeError: module 'jieba' has no attribute 'cut'的解决办法：
- jieba分词报错AttributeError: module ‘jieba’ has no attribute 'cut’的解决办法： 首先出错的原因是因为文件名的问题：因为<em>python</em>的库文件中有jieba.py这个文件存在，或者jieba这样命名的文件存在我们很多<em>时</em>候由于习惯问题会将测试文件命名为jieba.py但是在文件开头我们导入jieba库的<em>时</em>候，这样就会引用到自己新建的jieba.p...
- python中文词云生成
- 一、词云 “词云”就是对网络<em>文本</em>中<em>出现</em>频率较高的“<em>关键词</em>”予以视觉上的突出，形成“<em>关键词</em>云层”或“<em>关键词</em>渲染”，从而过滤掉大量的<em>文本</em>信息，使浏览网页者只要一眼扫过<em>文本</em>就可以领略<em>文本</em>的主旨。 二、<em>python</em>实现中文词云显示 1、需要准备的<em>python</em>库包括，matplotlib，jieba和wordcloud，可以通过pip install ---进行安装。 2、代码实现 #
- 解决jieba分词 load_userdict 加载自定义词库太慢的问题
- @(Python) 文章目录1. 技术背景2. 结巴分词加载自身词库方法介绍3. 修改jieba默认词库4. 清除 jieba.cache缓存,重启jieba5.效果展示5.1 没修改词库前5.2 修改词库后6. 结论 1. 技术背景 import jieba jieba.load_userdict(&quot;100MB.txt&quot;) 问题来源 相信大家对上面2句话很熟悉,jieba分词加载自定义...
- 无监督学习K-means文本聚类实践
- 无监督学习（Unsupervised Learning）希望能够发现<em>数据</em>本身的规律和模式，与有监督学习相比，无监督不需要对<em>数据</em>进行标记。这样可以节约大量的人力物力成本。某种程度上说，机器学习的终极目标就是无监督学习。 从功能上看，无监督学习可以帮助我们发现<em>数据</em>的‘簇’，同<em>时</em>也可以帮助我们寻找‘离群点’，还可以对高维度特征的<em>数据</em>进行<em>数据</em>降维，保留<em>数据</em>主要的特征，对高维空间<em>数据</em>进行处理。 聚类是试...
- doc2vec
- 在我们做<em>文本</em>处理的<em>时</em>候，经常需要对两篇文档是否相似做处理或者根据输入的文档，找出最相似的文档。幸好gensim提供了这样的工具，具体的处理思路如下，对于中文<em>文本</em>的比较，先需要做分词处理，根据分词的结果生成一个字典，然后再根据字典把原文档转化成向量。然后去训练相似度。把对应的文档构建一个索引
- 中文分词工具包jieba安装时自定义tmp_dir
- 在服务器上个人目录下配置的<em>python</em>2.7环境下安装了jieba包，安装完成后为了进行测试，运行了下列程序： import jieba import jieba.analyse from optparse import OptionParser file_name = "/home/shirveon/keyword_extractor/7chinese.txt" content = open(...
- ModuleNotFoundError: No module named 'jieba.analyse'; 'jieba' is not a package
- <em>python</em>文件不能叫jieba.py修改名字，再确认jieba工具是否安装好，就ok
- jieba中文处理
- 和拉丁语系不同，亚洲语言是不用空格分开每个有意义的词的。而当我们进行自然语言处理的<em>时</em>候，大部分情况下，词汇是我们对句子和文章理解的基础，因此需要一个工具去把完整的<em>文本</em>中分解成粒度更细的词。jieba就是这样一个非常好用的中文工具，是以分词起家的，但是功能比分词要强大很多。
- python出现关于编码的错误-解决方案
- 报错： UnicodeDecodeError: ‘gbk’ codec can’t decode byte 0x9d in position 1270: illegal multibyte sequence 使用<em>python</em>的<em>时</em>候经常会遇到<em>文本</em>的编码与解码问题，其中很常见的一种解码<em>错误</em>如题目所示，下面介绍该<em>错误</em>的解决方法，将‘gbk’换成‘utf-8’也适用。 （1）、首先在打开<em>文本</em>的<em>时</em>候，设置...
- [Pandas error]sys:1: DtypeWarning: Columns (0,1) have mixed types. Specify dtype option on import or
- 要把这个 low_memory 关掉df = pd.read_csv('somefile.csv', low_memory=False)
- 使用结巴分词提示错误ImportError: No module named analyse
- # -*- coding: utf-8 -*- import jieba import jieba.analyse jieba.load_userdict("userdict1.txt") jieba
- 使用scikit-learn进行KMeans文本聚类
- 转载自博客：https://blog.razrlele.com/p/1614 K-Means 算法简介 中文名字叫做K-均值算法，算法的目的是将n个向量分别归属到K个中心点里面去。算法首先会随机选择K个中心向量，然后通过迭代计算以及重新选择K个中心向量，使得n个向量各自被分配到距离最近的K中心点，并且所有向量距离各自中心点的和最小。 在这里借用Wikipedia上的K-Means条目的图来说...
- 基于python中jieba包的中文分词中详细使用（一）
- 基于<em>python</em>中jieba包的中文分词中详细使用（一） 01.前言 02.jieba的介绍 02.1 What 02.2特点 02.3安装与使用 02.4涉及到的算法 03.主要功能 03.01分词 03.02添加自定义词典 03.02调整词典 04.结束语 基于<em>python</em>中jieba包的中文分词中详细使用（一） 01.前言 之前的文章中也是用过一些jieba...
- AttributeError: 'module' object has no attribute 'dumps'
- import json d = dict(name='Bob', age=20, score=88) json.dumps(d) 以上代码在命令行输入运行结果是正确的，但是在pycharm中总是报如
- Python3 jieba分词
- 分词对于NLP（自然语言处理）来说，分词是一步重要的工作，市面上也有各种分词库，11款开放中文分词系统比较。 1.基于词典：基于字典、词库匹配的分词方法；（字符串匹配、机械分词法） 2.基于统计：基于词频度统计的分词方法； 3.基于规则：基于知识理解的分词方法。
- jieba全应用入门
- 全几天看到高手下了个jieba分词快速入门的东西 ，希望关注我博客的人也能看得到 https://github.com/SalutLyndon/hello-world/blob/master/中文自然语言处理基本流 # coding: utf-8 # ###jieba特性介绍 # 支持三种分词模式： # 精确模式，试图
- Jieba-Analysis 结巴分词
- 基于深度学习、语音识别的结巴分词Jieba-Analysis项目，可在Eclipse 和 Android Studio下运行，识别语音的同<em>时</em>，可将<em>关键词</em>分割并输出
- 基于python中jieba包的中文分词中详细使用（二）
- 基于<em>python</em>中jieba包的中文分词中详细使用（二） 01.前言 02.<em>关键词</em><em>提取</em> 02.01基于TF-IDF算法的<em>关键词</em><em>提取</em> 02.02词性标注 02.03并行分词 02.04Tokenize：返回词语在原文的起止位置 02.05ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎 03.延迟加载 04.其他词典 写在最后 基于<em>python</em>中jieba包的中文分词...
- python关键字提取算法
- <em>python</em>中分词和<em>提取</em>关键字的算法。以及词云代码部分，可以更好帮助需求者。
- 第一章 中文语言的机器处理
- 1. 搭建NLTK环境 1. 操作系统：win10 x64 2. Python开发环境：Python-3.7 3. 安装常用Python应用程序 安装数学运算包。 pip install numpy conda install scipy 安装mysql<em>数据</em>库工具包 。 安装Tornado网络包 。 安装NLTK开发环境。 （1）安装NLTK语言开发系统。 pip inst...
- sys:1: DtypeWarning: Columns (0,19) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memo
- 解决办法： sys:1: DtypeWarning: Columns (0,19) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False. 设置：low_memory=False data=pd.read_csv('LoanStats_2016Q4.csv',skiprows=1,low_memory
- 请问jieba分词报错AttributeError: module 'jieba' has no attribute 'cut'怎么回事
- #encoding=utf-8 import jieba seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True) print("Full Mode: " + "
- jieba分词、自定义词典提取高频词、词性标注及获取词的位置
- 准备工作安装anaconda环境，anaconda环境是一个强大的科学计算环境，自带<em>python</em>2.7和3.4两个版本以及很多科学计算库安装完成后配置环境变量，然后在终端用pip install jieba安装结巴分词库jieba介绍支持三种分词模式： 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合<em>文本</em>分析； 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； 搜索引擎模式，在
- python 编码总结
- 1、#coding:utf-8 2、import sys import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') 3、解码为unicode 60 def strdecode(sentence): 61 if not isinstance(sentence,
- python jieba 结巴分词报错 AttributeError: 'module' object has no attribute 'cut'
- 首先这个AttributeError: ‘module’ object has no attribute ‘cut’ 报错的原因是因为有jieba.py这个文件存在，或者jieba这样命名的文件存在，很多新人使用结巴 来分词的<em>时</em>候命名直接为jieba.py，但是其实官方给的教程代码里有import jieba，这样就会引用到你自己这个教程文件jieba.py，而没有引用官方的库，所以报错。
- AttributeError: module 'jieba' has no attribute 'cut' python3.6
- AttributeError: module 'jieba' has no attribute 'cut' <em>python</em>3.6 这个问题怎么解决。
- jieba分词报错：AttributeError: 'float' object has no attribute 'decode'
- jieba分词报错：AttributeError: ‘float’ object has no attribute ‘decode’ 最近在做关于新闻报道的研究，利用jieba分词<em>时</em>，程序报错AttributeError: ‘float’ object has no attribute ‘decode’ 原始代码 一下仅展示报错部分代码 content_S = [] current_segment...
- 【python 中文分词工具包jieba】Dumping model to file cache /tmp/jieba.cache
- Building prefix dict from the default dictionary ... [2019-06-10 10:16:13] [111] Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache /tmp/jieba.cache [2019-06-10 10:16:13] [1...
- 在权限不够的linux服务器上自定义jieba分词的tmp_dir和cache_file属性
- 用anaconda3在个人目录下配置的局部<em>python</em>3环境，在这个环境下用jieba进行分词。报错：Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache /tmp/jieba.cache Dumping model to file cache /tmp/jieba.cache Dump cache
- Pyhon 自然语言处理（二）文本预处理流程
- Python自然语言处理（二）<em>文本</em>预处理流程 完整的<em>文本</em>预处理的过程如下：原始<em>文本</em>语料—>分词Tokenize—>词性标注POSTag—>词干化Lemma/Stemming—>去除停用词—>处理后的<em>文本</em>语料
- 【pandas使用遇到的问题】 have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.
- question：import pandas as pd pd1 = pd.read_csv('D:/<em>python</em>34/program/wx_chat_single/qq_single.csv')D:\<em>python</em>34\<em>python</em>.exe D:/<em>python</em>34/program/wx_chat_single/t1.py sys:1: DtypeWarning: Columns (18) have
- AttributeError: 'float' object has no attribute 'decode'
- AttributeError: 'float' object has no attribute 'decode' text =" ".join(jieba.lcut(text)) File "C:\Users\2019\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu_py36\lib\site-packages\jieba\__init__.py", line 333,...
- 【Python】如何提取如下html中的文本
- Hi 各位大侠： 有类似如下的html代码： 区号查询提供北戴河区号,北戴河区号查询,北戴河电话区号查询,北戴河区号大全,北戴河区号是
- python 正则之提取字符串中的汉字,数字,字母
- #过滤字符串中的英文与符号，保留汉字 import re st = &amp;amp;amp;quot;hello,world!!%[545]你好234世界。。。&amp;amp;amp;quot; ste = re.sub(&amp;amp;amp;quot;[A-Za-z0-9\!\%\[\]\,\。]&amp;amp;amp;quot;, &amp;amp;amp;quot;&amp;amp;amp;quot;, str) print(ste)
- python3.x运行的坑：AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'
- <em>python</em>3.x运行的坑：AttributeError: ‘str’ object has no attribute ‘decode’ 1、Python3.x和Python2.X版本有一些区别，我遇到了两个问题如下： a.第一个报：mysqlclient 1.3版本不对：解决办法：注释掉这行即可； b.第二个报：字符集的问题：报错如下：File “C:\Users\Administrator\P...
- 错误">python "AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'"错误
- 代码如下： =================================代码========================== import re f1=open('J:/wenjian/1/
- 分词器，使用中文分词器，扩展词库，停用词
- 1. 常见的中文分词器有：极易分词的(MMAnalyzer) 、"庖丁分词"分词器(PaodingAnalzyer)、IKAnalyzer 等等。其中 MMAnalyzer 和 PaodingAnalzyer 不支持 lucene3.0及以后版本。 使用方式都类似，在构建分词器<em>时</em> Analyzer analyzer = new [My]Analyzer();
- jieba的简单使用
- 本文涉及jieba.cut、jieba.addword、jieba.load_userdict这3个函数运行环境：IPythonimport jieba;for w in jieba.cut("我爱Python"): print(w) 输出：Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cach
- Python分词模块推荐：jieba中文分词
- 一、结巴中文分词采用的算法 基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法 二、结巴中文分词支持的分词模式 目前结巴分词支持三种分词模式： ...
- Jieba分词包（一）——解析主函数cut
- Jieba分词包——解析的Python源代码
- Bug收集结巴分词报错：AttributeError: module 'jieba' has no attribute 'cut'
- AttributeError: module ‘jieba’ has no attribute ‘cut’ 我在使用结巴的<em>时</em>候报错，发现了原因： 是起名字的问题，不要命名为jieba。。。
- 在分布式环境Spark中关闭jieba延时加载等优化方法 （3）
- 在分布式环境中关闭jieba延<em>时</em>加载的方法 这篇博客是记录在使用spark+jieba的过程中，每个task调动jieba分词的<em>时</em>候需要进行延<em>时</em>加载或者从缓存中读取模型文件从而浪费<em>时</em>间问题： Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\C\AppData\Local\T...
- Python_使用selenium webdriver 启动报错：Traceback (most recent call last):
- Python_使用selenium webdriver 启动报错：Traceback (most recent call last):Traceback (most recent call last): File "get500px.py", line 10, in &lt;module&gt; driver = webdriver.Chrome() File "C:\Users\...
- pcap analyse
- #include #include #include #include #include #include #include #include #include #
- python3.6报错：AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'
- <em>错误</em>源代码： class_list.append(folder.decode('utf-8')) ；修改方法：把decode改为encode即可。
- 查看 SELinux状态及关闭SELinux
- 查看SELinux状态： 1、/usr/sbin/sestatus -v ##如果SELinux status参数为enabled即为开启状态 SELinux status: enabled 2、getenforce ##也可以用这个命令检查 关闭SELinux： 1、临<em>时</em>关闭（不用重启机器）...
- jieba分词器学习
- 转载自：好玩的分词——<em>python</em> jieba分词模块的基本用法 学习记录所用，如有侵权，一定删除。 结巴分词分为三种模式：精确模式（默认）、全模式和搜索引擎模式。 精确模式： import jieba s = '武汉大学是一所还不错的大学' result = jieba.cut(s) print(','.join(result)) 输出： 武汉大学,是,一所,还,不错,的,大学 ...
- jieba中文分词源码分析（三）
- 一、前缀字典作者这个版本(0.37)中使用前缀字典实现了词库的存储(即dict.txt文件中的内容)，而弃用之前版本的trie树存储词库，<em>python</em>中实现的trie树是基于dict类型的<em>数据</em>结构而且dict中又嵌套dict 类型，这样嵌套很深，导致内存耗费严重，具体点这里，下面是@gumblex commit的内容: 对于get_DAG()函数来说，用Trie<em>数据</em>结构，特别是在Python环
- 【python jieba】词频统计并标出数量
- 参考：https://blog.csdn.net/u014070086/article/details/73201590----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------代码：import jieba text =...
- python中用gensim做wiki的中文数据word2vector处理
- gensim 用conda install gensim 与pip install gensim 安装是不同的 提示C编译器会更快，装了 MinGW
- python实现关键词提取
- <em>python</em>实现<em>关键词</em><em>提取</em>新人小菜鸟又来写博客啦！！！没人表示不开心~~(>_<)~~ 今天我来弄一个简单的<em>关键词</em><em>提取</em>的代码 文章内容<em>关键词</em>的<em>提取</em>分为三大步： （1） 分词 （2） 去停用词 （3） <em>关键词</em><em>提取</em>分词方法有很多，我这里就选择常用的结巴jieba分词；去停用词，我用了一个停用词表。具体代码如下：import jieba import jieba.analyse#第一步：分词，这
- 用docsim/doc2vec/LSH比较两个文档之间的相似度
- 在我们做<em>文本</em>处理的<em>时</em>候，经常需要对两篇文档是否相似做处理或者根据输入的文档，找出最相似的文档。 幸好gensim提供了这样的工具，具体的处理思路如下，对于中文<em>文本</em>的比较，先需要做分词处理，根据分词的结果生成一个字典，然后再根据字典把原文档转化成向量。然后去训练相似度。把对应的文档构建一个索引，原文描述如下： The main class is Similarity, which bui
- jieba分词出现如下错误：AttributeError: 'float' object has no attribute 'decode'
- 在利用结巴（jieba）进行分词<em>时</em><em>出现</em>如下<em>错误</em>，AttributeError: 'float' object has no attribute 'decode': 真实挺无语的，当读取编码为utf8<em>时</em>不会报错，当读取为gbk<em>时</em>会报这类<em>错误</em>，这个可以解决很多此类型的<em>错误</em>。 原始内容： def cutword(x): seg = jieba.cut(x) #结巴分词函数 ...
- Python分词模块推荐：结巴中文分词
- 就是前面说的中文分词，这里需要介绍的是一个分词效果较好，使用起来像但方便的Python模块：结巴。 一、结巴中文分词采用的算法 基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG)采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法 二、结巴中文分词支持的分词模式
- MaxentClassifier.train（）遇到错误AttributeError: 'list' object has no attribute 'items'
- 我在训练最大熵模型<em>时</em>，遇到<em>错误</em> x["index"] = range(len(x)) xdic = x.set_index("index").T.to_dict("list") train = [] for i in range(len(xdic)): train.append((xdic[i], y[i])) classifier = MaxentClassifier.train(tr...
- 使用 python3.6 调用 jieba 库出现的 ValueError: dictionary file dict.txt must be utf-8 错误
- <em>错误</em>类型： ValueError: dictionary file dict.txt must be utf-8解决方案：txt文件“另存为”设置编码格式为“utf-8”
- python error解决记录
- 【2018-7-10】UnicodeDecodeErrorUnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc8 in position 0: invalid continuation byte三国演义人物出场统计（引自嵩天《Python语言程序设计基础》），其中threekindoms.txt中是《三国演义》全文。#CalThreeKin...
- Python 结巴分词在使用过程中遇到的问题及对策
- 结巴分词是Python语言中效果最好的分词工具，其功能包括：分词、词性标注、<em>关键词</em>抽取、支持用户词表等。这几天一直在研究这个工具，在安装与使用过程中遇到一些问题，现在把自己的一些方法帖出来分享一下。 官网地址：https://github.com/fxsjy/jieba 1、安装。 按照官网上的说法，有三种安装方式， 第一种是全自动安装：easy_install jieba 或者 pi
- Pandas剔除混合数据中非数字的数据
- 我们日常拿到的<em>数据</em>，指标字段有<em>时</em>会混入非数字的<em>数据</em>，这<em>时</em>候会影响我们的操作，nameheightHang180Ben145ChonotknowXIn189比如read_csv读入<em>时</em>，该列会以object形式读入，也不能直接进行计算，不然会<em>出现</em>如unsupported operand type(s) for +: 'float' and 'str'的<em>错误</em>这<em>时</em>候就需要进行<em>数据</em>预处理，清除掉指标值中非数...
- AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'
- <em>出现</em>这个问题可能是两个原因造成的：1、Python2和Python3在字符串编码上的区别。 2、Python 3.4: str : AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode原因一的解决方法：print (...
- Python自然语言处理实战（5）：关键词提取算法
- 5.1 <em>关键词</em><em>提取</em>技术概述 相对于有监督的方法而言，无监督的方法对<em>数据</em>的要求就低多了。既不需要一张人工生成、维护的词表，也不需要人工标准语料辅助进行训练。因此，这类算法在<em>关键词</em><em>提取</em>领域的应用更受到大家的青睐。目前常用的算法有TF-IDF算法、TextRank算法和主题模型算法（包括LSA、LSI、LDA等）5.2 <em>关键词</em><em>提取</em>算法TF/IDF算法 TF-IDF(Term Frequenc...
- Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(1)——读数据
- 案例及<em>数据</em>说明本案例以Data Tech 2017浙江大<em>数据</em>建模与创新应用大赛的模型挑战赛选题三: 通信信用风险评估为例说明。此次比赛还在进行中，开放了浙江移动及相关企业脱敏后的<em>数据</em>，大家都可以拿来练练手。本选题用到的<em>数据</em>包括公共<em>数据</em>集、用户通话<em>数据</em>、违约行为<em>数据</em>。 训练集<em>数据</em>：用户通话<em>数据</em>(201703-201706)，违约行为<em>数据</em>(201707)，公共<em>数据</em>-基本信息(201703-201706
- 关于jieba结巴中文分词的基本尝试
- In [1]: import jiebaIn [2]: a = jieba.cut("我来到了清华大学",cut_all=True)In [3]: a Out[3]: In [4]: list(a) Building prefix dict from the default dictionar
- win10上用Python2.7处理文本，出错IOError: [Errno 2] No such file or directory:
- # coding=utf-8 import os import jieba import sys import re import time import jieba.posseg as pseg
- 建立字典
- 代码：# 分类 # 社会 国际 体育 科技 。。。 # 建立一个字典（词库）以备特征的<em>提取</em> import json from bs4 import BeautifulSoup import jieba import jieba.posseg as pseg # 读取json文件 input_file = "new_items.json" f = open(input_file, 'rb') ...
- pandas dataframe 数据框 基本概念
- <em>数据</em>框是一个二维<em>数据</em>结构，类似于SQL中的表格。借助字典，数组，列表和序列等可以构造<em>数据</em>框； 1.字典创建<em>数据</em>框，则列的名称为key的名称； import pandas as pd d = {'one':pd.Series([1,2,3],index= ['a','b','c']), 'two':pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d
- 文本分类的python实现-基于SVM算法
- 描述 训练集为评论<em>文本</em>，标签为 pos,neu,neg三种分类，train.csv的第一列为<em>文本</em>content，第二列为label。可以单独使用SVC训练然后预测，也可以使用管道pipeline把训练和预测放在一块。 SVC的惩罚参数C：默认值是1.0。C越大，对误分类的惩罚增大，趋向于对训练集全分对的情况，这样对训练集测试<em>时</em>准确率很高，但泛化能力弱。C值小，对误分类的惩罚减小，允许容错，泛化能力较
- Python脚本报错AttributeError: ‘module’ object has no attribute’xxx’解决方法
- Python脚本报错AttributeError: ‘module’ object has no attribute’xxx’解决方法 2014年04月30日 ⁄ 测试工具, 软件测试 ⁄ 共 678字 ⁄ 字号 小 中 大 ⁄ 暂无评论 ⁄ 阅读 12,782 次 最近在编写Python脚本过程中遇到一个问题比较奇怪：Python脚本正常的，但执行报错"A
- AttributeError: module 'urllib' has no attribute 'urlopen'
- #!/usr/bin/<em>python</em> # -*- coding: UTF-8 -*- import urllib def getHtml(url): page = urllib.urlopen(url).read() html=page.read() return html url="http://tieba.
- Jupyter无法导入已安装的 module
- 问题描述： 已经用pip install jieba安装好jieba分词工具，但是在Jupyter 里import jieba运行一直提示ImportError: No module named 'jieba' 好郁闷! 然后找了各种方法，conda install jieba也是不行的 但是终于还是找到方法了 （1）使用命令anaconda search
- 【Python3.6爬虫学习记录】（九）模拟登陆QQ空间爬取好友所有留言并制作词云
- **第一部分 Selenium+Chrome爬取空间留言** 1.1 使用说明 1.2 代码及注释 1.3 相关问题 **第二部分 jieba进行分词** 2.1 环境配置 2.2 代码 2.3 注意事项 **第三部分 Word Art制作词云** 3.1 注意事项
- Django报错：AttributeError: 'module' object has no attribute 的解决方法
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- Python之jieba错误记录
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- [python] 使用Jieba工具中文分词及文本聚类概念
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- pandas的groupby功能，可以计算 分组统计和生成透视表，可对<em>数据</em>集进行灵活的切片、切块、摘要等操作GroupBy技术“split-apply-comebine”（拆分-应用-合并）
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- 关于数据库基础知识，希望对初学者有所帮助 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/feifeiyiwen/4306789?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/feifeiyiwen/4306789?utm_source=bbsseo[/url]
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- 内还有tools-windows.exe 安装文件地址和iso版下载地址，对应下载即可。iso版可虚拟机直接安装。 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/wangang0913/5031670?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wangang0913/5031670?utm_source=bbsseo[/url]
我们是很有底线的