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RSS订阅原创 对字典进行排序
按照字典中的值对字典进行排序，得到一个列表，列表的每一个元素都是一个元组，元组由排序后字典的键和值组成；如果有需要，还可以把此列表转化为排序后的字典：import operatora={'a':1,'b':6,'c':2,'d':3}b=sorted(a.items(),key=operator.itemgetter(1))print(b) # [('a', 1), ('c', 2), ('d', 3), ('b', 6)]c={}for i in b: ...
2021-10-05 14:34:14
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原创 去除字符串中的标点符号和特殊字符
在进行中文文本分类时，文本中的标点符号和特殊字符对模型的训练是没有用的，需要去除：a='abc,2013年的一个新闻!,@#% 娱乐'b=''for i in a: if (ord(i)>=32 and ord(i)<=47) or (ord(i)>=58 and ord(i)<=64) or (ord(i)>=91 and ord(i)<=96) or (ord(i)>=123 and ord(i)<=126):
2021-09-30 14:08:27
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原创 正则表达式匹配中文字符
遇到前面是字母、数字、特殊符号，后面是汉字的字符串，如何提取出后面汉字。import rea='123wer_中华文化,博大精深'b=re.search(r'[\u4e00-\u9fa5]+.+',a)print(b.group()) #中华文化，博大精深
2021-09-29 19:04:45
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原创 2021-09-29 Scikit-learn中CountVectorizer类的使用
Scikit-learn中CountVectorizer类的使用CountVectorizer会将文本中的词语转换为词频矩阵，它通过fit_transform函数计算各个词语出现的次数。它通过fit_transform()函数计算各个词语出现的次数，通过get_feature_names()可获取词袋中所有文本的关键字，通过toarray()可看到词频矩阵的结果。from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizercorpus.
2021-09-29 16:46:43
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空空如也
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