notebook输出的数据转化为文本的代码

你可以使用 Jupyter Notebook 提供的 "nbconvert" 工具将 Notebook 中的输出数据转换为文本格式。

首先，确保你已经安装了 nbconvert 工具。在终端中输入以下命令进行安装：

pip install nbconvert

然后，在 Notebook 中选择 "File" > "Download as" > "Notebook (.ipynb)"，将 Notebook 下载到本地。

接着，在终端中输入以下命令将 Notebook 转换为文本格式：

jupyter nbconvert --to text notebook.ipynb

其中 "notebook.ipynb" 是要转换的 Notebook 文件名。

转换完成后，你将在当前目录下看到一个同名的 ".txt" 文件，其中包含了 Notebook 中所有的 Markdown 文本和代码输出结果。

相关问题

jupyter notebook gensim 文本相似度代码

以下是使用jupyter notebook和gensim包实现文本相似度的代码：

# 导入所需的包
from gensim import corpora, models, similarities

# 准备数据
documents = ["This is a sample sentence.",
             "This is another sentence.",
             "I love coding in Python.",
             "I hate coding in Java."]

# 对文本进行分词处理
texts = [[word for word in document.lower().split()] for document in documents]

# 建立词典
dictionary = corpora.Dictionary(texts)

# 建立语料库
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

# 训练TF-IDF模型
tfidf = models.TfidfModel(corpus)

# 将语料库转换为TF-IDF表示
corpus_tfidf = tfidf[corpus]

# 训练LSI模型
lsi = models.LsiModel(corpus_tfidf, id2word=dictionary, num_topics=2)

# 将语料库转换为LSI表示
corpus_lsi = lsi[corpus_tfidf]

# 建立索引
index = similarities.MatrixSimilarity(corpus_lsi)

# 计算相似度
query = "I love coding in Python."
query_bow = dictionary.doc2bow(query.lower().split())
query_tfidf = tfidf[query_bow]
query_lsi = lsi[query_tfidf]
sims = index[query_lsi]

# 输出相似度结果
for document_number, score in sorted(enumerate(sims), key=lambda x: x[1], reverse=True):
    print("Document number: {} Similarity score: {}".format(document_number, score))