python实现 对预处理后的文档(每篇文档用特征向量表示),从每个类别中随机选取40篇文档,共得到40×5=200篇文档
时间: 2023-08-21 09:07:44 浏览: 41
好的,你可以按照以下步骤来实现:
1. 首先将所有文档的特征向量和对应的类别保存在一个列表中,比如说`doc_list`,每个元素包含一个特征向量和对应的类别,可以使用元组或字典来表示。
2. 然后根据类别对文档进行分组,可以使用字典来实现,将类别作为键,将所有该类别的文档特征向量保存在一个列表中作为值。
3. 对于每个类别,从中随机选取40篇文档,可以使用`random.sample()`方法实现。
4. 将所有选取的文档特征向量和对应的类别保存在一个新的列表中,比如说`selected_docs`。
下面是一份参考代码:
```python
import random
# 将所有文档的特征向量和对应的类别保存在一个列表中
doc_list = [
(feature_vector1, class1),
(feature_vector2, class2),
...
]
# 根据类别对文档进行分组
doc_dict = {}
for doc in doc_list:
feature_vector, class_label = doc
if class_label not in doc_dict:
doc_dict[class_label] = []
doc_dict[class_label].append(feature_vector)
# 对于每个类别,从中随机选取40篇文档
selected_docs = []
for class_label, doc_vectors in doc_dict.items():
selected_vectors = random.sample(doc_vectors, 40)
for vector in selected_vectors:
selected_docs.append((vector, class_label))
```
其中,`feature_vector`可以是一个列表或者Numpy数组,表示文档的特征向量;`class_label`可以是一个字符串或者整数,表示文档所属的类别。