kahuifu的博客

安装gensim：pip install gensim 准备预料：word2vec中需要sens是经过预处理且用空格进行分词的 训练模型 w2v_model = gensim.models.Word2Vec(sentences, min_count=5, size=128, window=5) size:词向量的维度，默认值是100。这个维度的取值一般与我们的语料的大小相关，如果是不大的语料，比如小于100M的文本语料，则使用默认值一般就可以了。如果是超大的语料，建议增大维度。 window：即词向.

import os # 获取path下所有文件的文件名,此时返回的是列表 rel_path = os.listdir(path + "/rel")

有一个生成N元组的迭代器,但在这里我会假装我有3.它们的长度都很均匀. t1 = (a1, b1, c1) t2 = (a2, b2, c2) t3 = (a3, b3, c3) 想将上面内容转换为： d = {a1: [a2, a3], b1: [b2, b3], c1: [c2, c3]} 假设列表中的第一个元素不同,使用列表推导来生成结果dict. lists = [['a1', 'b1', 'c1'], ['a2', 'b2', 'c2'], ['a3', 'b3',

前言 起因是公司小姐姐让我写一个正则匹配去处理数据，之前没怎么用过正则匹配，觉得不会太难，结果在网上一搜我蒙????了，太杂太乱了，根本找不到我想要的模板，规则又多，总之看的人头疼，短时间内也没有整明白（可能是因为我有压力吧，觉得是一个很简单的任务，越急越写不出来满意的…） ...

前言： 需要将字典中的值映射到一个list()中，使用defaultdict可以在初始化时预设数据类型和默认值 具体可参考博客：https://www.cnblogs.com/jeffrey-yang/p/11277556.html from collections import defaultdict d = defaultdict(list) 此时往字典中添加值时 d[key].append(value) 从字典中获取某个key的值，在后面加[],找不到时返回一个空列表 d.get(key, [])

读写txt,csv,xlsx,pkl,npy 1.txt文件 # 这种方式进行读写操作，可以不用写f.close() # w：每次都重新覆盖并写入新的值 # a: 在文件后面追加，不进行覆盖 with open("xxx.txt", "w", encoding="utf-8") as f: # out是一个数组，存放要写入的值 for i in out1: f.write(i) f.write(" ") f.write("\n") a1 = [

转载： https://blog.youkuaiyun.com/u011630575/article/details/79645814

np.expand_dims(data, axis) 在相应的axis轴上扩展维度 # 在相应的axis轴上扩展维度 import numpy as np data = np.load("Data.npy") print(data.shape) data = np.expand_dims(data, axis = 0) print(data.shape) 输出： 当 axis = 1时输出： ...

复制 在命令模式下： 1）单行复制：光标移动到要复制的地方，按“yy”进行复制 2）多行复制：按“nyy”复制，n表示要复制几行 粘贴：光标移动到要粘贴的地方，按p粘贴 显示行号 1）临时显示 命令模式下输入“set number” 跳到指定行 ①行数+G（也就是66+shift+g） ②命令行输入“ : n ” 然后回车 跳到文件第一行：gg 跳到文件最后一行：shift+g ...

为了保证实验结果可以复现，经常把各种random seed固定在某一个值 import numpy as np num=0 while(num<5): np.random.seed(1) print(np.random.random()) num+=1 print('-------------------------') num1=0 np.random.seed(2) while(num1<5): print(np.random.random())

1.语法 lambda 参数列表：关于参数的表达式 2.特性 ①匿名的②有输入输出③此函数一般功能较简单 3.应用 ①lambda x, y: xy；函数输入是x和y，输出是它们的积xy ②和map函数一起用 此时lambda函数用于指定对列表中每一个元素的共同操作。例如map(lambda x: x+1, [1, 2,3])将列表[1, 2, 3]中的元素分别加1，其结果[2, 3, 4]。 ...