for i in range(len(labels)): line[labels[i]].append(i) 这段代码什么意思
时间: 2023-06-01 12:04:35 浏览: 51
这段代码是使用循环将标签列表中的每个标签作为键,将其对应的索引值添加到该键所对应的列表中。其中,range(len(labels))生成一个从0到标签列表长度减1的整数序列,循环遍历这个序列,在每次循环中,使用labels[i]作为键获取字典line中对应的列表,然后将i作为值添加到该列表中。最终得到的line是一个字典,其中每个键对应一个包含该标签在原列表中出现位置的索引值列表。
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解释代码:from sklearn import cluster model = Word2Vec.load('./model201708') names=[] for line in open("name.txt","r",encoding='utf-8'): line = line.strip('\n') names.append(line) names = [name for name in names if name in model.wv] name_vectors = [model.wv[name] for name in names] n=5 label = cluster.KMeans(n).fit(name_vectors).labels_ print(label) print("类别1:") for i in range(len(label)): if label[i]==0: print(names[i],end=" ") print("\n") print("类别2:") for i in range(len(label)): if label[i]==1: print(names[i],end=" ") print("\n") print("类别3:") for i in range(len(label)): if label[i]==2: print(names[i],end=" ")
这段代码的作用是进行聚类分析。下面是代码的详细解释:
1. 导入所需的模块和函数:
`from sklearn import cluster`:导入scikit-learn库中的聚类模块。
2. 加载预训练的Word2Vec模型:
`model = Word2Vec.load('./model201708')`:从指定路径加载名为'model201708'的Word2Vec模型。
3. 读取名字列表:
`names=[]`:创建一个空列表用于存储名字。
`for line in open("name.txt","r",encoding='utf-8'):`:打开并遍历名为"name.txt"的文本文件。
`line = line.strip('\n')`:去除每行末尾的换行符。
`names.append(line)`:将处理过的名字添加到names列表中。
4. 过滤名字列表:
`names = [name for name in names if name in model.wv]`:通过检查名字是否在Word2Vec模型的词汇表中,过滤掉不在词汇表中的名字。
5. 提取名字向量:
`name_vectors = [model.wv[name] for name in names]`:使用Word2Vec模型获取每个名字对应的向量,并将这些向量存储在name_vectors列表中。
6. 进行聚类:
`n=5`:指定聚类的簇数为5。
`label = cluster.KMeans(n).fit(name_vectors).labels_`:使用K均值聚类算法对名字向量进行聚类,将每个名字分配到一个簇,并将簇标签存储在label变量中。
7. 打印聚类结果:
`print(label)`:打印所有名字的聚类标签。
`print("类别1:")`:打印类别1的提示信息。
`for i in range(len(label)):`:遍历所有名字的聚类标签。
`if label[i]==0:`:如果当前名字的聚类标签为0。
`print(names[i],end=" ")`:打印该名字,使用空格作为分隔符。
`print("\n")`:打印换行符。
`print("类别2:")`、`print("类别3:")`:以相同的方式打印类别2和类别3的名字。
以上代码会将名字列表中的名字按照其在Word2Vec模型中的向量进行聚类,并将每个名字分配到一个簇中。最后,代码会打印出每个簇中的名字。
请在注释处填入代码完成对训练集和测试集的结巴分词from paddlenlp.datasets import load_dataset def read(data_path): data_set = [] with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: l = line.strip('\n').split('\t') if len(l) != 2: print (len(l), line) words, labels = line.strip('\n').split('\t') data_set.append((words,labels)) return data_set train_ds = read(data_path='train.txt') dev_ds = read(data_path='dev.txt') test_ds = read(data_path='test.txt') for i in range(5): print("sentence %d" % (i), train_ds[i][0]) print("sentence %d" % (i), train_ds[i][1]) print(len(train_ds),len(dev_ds)) import jieba def data_preprocess(corpus): data_set = [] ####填结巴分词代码 for text in corpus: seg_list = jieba.cut(text) data_set.append(" ".join(seg_list)) return data_set train_corpus = data_preprocess(train_ds) test_corpus = data_preprocess(test_ds) print(train_corpus[:2]) print(test_corpus[:2])
from paddlenlp.datasets import load_dataset
def read(data_path):
data_set = []
with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
l = line.strip('\n').split('\t')
if len(l) != 2:
print (len(l), line)
words, labels = line.strip('\n').split('\t')
data_set.append((words,labels))
return data_set
train_ds = read(data_path='train.txt')
dev_ds = read(data_path='dev.txt')
test_ds = read(data_path='test.txt')
for i in range(5):
print("sentence %d" % (i), train_ds[i][0])
print("sentence %d" % (i), train_ds[i][1])
print(len(train_ds),len(dev_ds))
import jieba
def data_preprocess(corpus):
data_set = []
for text in corpus:
seg_list = jieba.cut(text[0])
data_set.append((" ".join(seg_list), text[1]))
return data_set
train_corpus = data_preprocess(train_ds)
test_corpus = data_preprocess(test_ds)
print(train_corpus[:2])
print(test_corpus[:2])
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