true_k报错，这里应该填什么？for i in range('true_k': freq = frequencies_dict(i) makeImage(freq) print() #设置停用词 stopwords = set() content = [line.strip() for line in open('/Users/dashan/postgraduate/研一下/4_LIU_positive_compute/期末/期末作业-文本分析/hit_stopwords.txt','r',encoding='utf-8').readlines()] # print(content) stopwords.update(content) jieba.load_userdict(stopwords)

在这里应该填的是一个整数，用于指定聚类的数量。例如，如果要聚类成5类，则可以写成：`for i in range(5):`。请注意，在进行聚类分析之前，需要先对文本进行预处理，例如去除停用词、进行分词等操作。代码中的停用词可以从指定的文件中读取，也可以使用其他方式获取。另外，`frequencies_dict`和`makeImage`函数的具体实现需要根据具体需求编写。

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from wordcloud import WordCloud #设置停用词 stopwords = set() content = [line.strip() for line in open('/Users/dashan/postgraduate/研一下/4_LIU_positive_compute/期末/期末作业-文本分析/hit_stopwords.txt','r',encoding='utf-8').readlines()] # print(content) stopwords.update(content) jieba.load_userdict(stopwords) import matplotlib.pyplot as plt def frequencies_dict(cluster_index): if cluster_index > true_k - 1: return term_frequencies = km.cluster_centers_[cluster_index] sorted_terms = centroids[cluster_index] frequencies = {train_unique[i]: term_frequencies[i] for i in sorted_terms} return frequencies def makeImage(frequencies): wc = WordCloud(background_color="white", max_words=50,stopwords=stopwords) # generate word cloud wc.generate_from_frequencies(frequencies) # show plt.imshow(wc, interpolation="bilinear") plt.axis("off") plt.show() for i in range('true_k'): freq = frequencies_dict(i) makeImage(freq) print()

看起来您的代码中存在一个问题。在 `for` 循环中，您使用了字符串 `'true_k'` 作为循环的结束条件，但是 `'true_k'` 是一个字符串，而不是一个整数，因此会引发 `TypeError` 错误。

我猜测您的意思是要使用变量 `true_k`，因为您在 `frequencies_dict` 函数中使用了该变量。因此，您可以将循环的结束条件修改为 `range(true_k)`，就可以避免这个问题了。

修改后的代码如下所示：

for i in range(true_k):
    freq = frequencies_dict(i)
    makeImage(freq)
    print()

详细注释以下代码class Graph: def init(self, n, e): self.n = n self.e = e self.arc = [[float('inf')]*n for _ in range(n)] self.freq = [0]*n self.name = ['']n def add_edge(self, v1, v2, weight): self.arc[v1][v2] = weight self.arc[v2][v1] = weight def set_freq(self, v, freq): self.freq[v] = freq def set_name(self, v, name): self.name[v] = name def floyd(graph): n = graph.n arc = graph.arc for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): if arc[i][j] > arc[i][k] + arc[k][j]: arc[i][j] = arc[i][k] + arc[k][j] return arc n = int(input('请输入图中顶点个数：').strip()) e = int(input('请输入图中边的条数：').strip()) t = Graph(n, e) for i in range(n): name = input('请输入第%d个单位的名称：' % (i+1)) t.set_name(i, name) freq = int(input('请输入第%d个单位的去超市的频度：' % (i+1))) t.set_freq(i, freq) for i in range(e): while True: v1, v2, weight = input('请输入存在路径的两个单位以及相通两个单位间的距离(用空格隔开)：').split() v1, v2, weight = int(v1), int(v2), float(weight) if v1 < n and v2 < n: t.add_edge(v1, v2, weightt.freq[v2]) break else: print('输入的节点编号超出范围，请重新输入。') arc = floyd(t) min_row = float('inf') min_row_index = 0 for i in range(n): row_sum = sum(arc[i]) if row_sum < min_row: min_row = row_sum min_row_index = i print('学校超市最佳选址是：', t.name[min_row_index])

注释如下：

class Graph:
    def __init__(self, n, e):  # 创建图类，初始化节点数量、边数量、边权值矩阵、节点频度列表和节点名称列表
        self.n = n
        self.e = e
        self.arc = [[float('inf')]*n for _ in range(n)]  # 边权值矩阵，初始化为无穷大
        self.freq = [0]*n  # 节点频度列表，初始化为0
        self.name = ['']*n  # 节点名称列表，初始化为空

    def add_edge(self, v1, v2, weight):  # 添加边，更新边权值矩阵
        self.arc[v1][v2] = weight
        self.arc[v2][v1] = weight

    def set_freq(self, v, freq):  # 设置节点频度
        self.freq[v] = freq

    def set_name(self, v, name):  # 设置节点名称
        self.name[v] = name

def floyd(graph):  # Floyd算法求解最短路径
    n = graph.n
    arc = graph.arc
    for k in range(n):
        for i in range(n):
            for j in range(n):
                if arc[i][j] > arc[i][k] + arc[k][j]:
                    arc[i][j] = arc[i][k] + arc[k][j]
    return arc

n = int(input('请输入图中顶点个数：').strip())  # 输入节点数量
e = int(input('请输入图中边的条数：').strip())  # 输入边数量
t = Graph(n, e)  # 创建Graph类的实例
for i in range(n):
    name = input('请输入第%d个单位的名称：' % (i+1))
    t.set_name(i, name)  # 逐一输入节点的名称和频度
    freq = int(input('请输入第%d个单位的去超市的频度：' % (i+1)))
    t.set_freq(i, freq)
for i in range(e):
    while True:
        v1, v2, weight = input('请输入存在路径的两个单位以及相通两个单位间的距离(用空格隔开)：').split()
        v1, v2, weight = int(v1), int(v2), float(weight)
        if v1 < n and v2 < n:
            t.add_edge(v1, v2, weightt.freq[v2])  # 逐一输入边的两个节点和边权值，并添加到Graph类的实例中
            break
        else:
            print('输入的节点编号超出范围，请重新输入。')

arc = floyd(t)  # 调用floyd()函数求解最短路径
min_row = float('inf')
min_row_index = 0
for i in range(n):
    row_sum = sum(arc[i])
    if row_sum < min_row:  # 在最短路径矩阵中找到总路径长度最小的行
        min_row = row_sum
        min_row_index = i
print('学校超市最佳选址是：', t.name[min_row_index])  # 输出最佳选址的名称

总体来说，这段代码实现了一个使用 Floyd 算法求解最短路径的图(Graph)类，并在控制台中进行了交互式的输入和输出。其中，Graph类封装了节点数量、边数量、边权值矩阵、节点频度列表和节点名称列表等信息，而floyd()函数则实现了 Floyd 算法的核心代码，通过遍历和更新边权值矩阵求解最短路径。最后，通过在最短路径矩阵中找到总路径长度最小的行，输出最佳选址的名称。