python找词与词之间的关系_零基础入门必看篇：浅析python,PyCharm，Anaconda三者之间关系...

这两个问题貌似没有什么关系，我先回答第一个问题：Python如何找出词与词之间的关系。

在自然语言处理中，词与词之间的关系可以通过文本分析和文本挖掘技术来实现。其中，关系抽取是一种常见的技术，可以用来识别文本中的关系。

Python中常用的文本处理库有NLTK、SpaCy、TextBlob等。这些库提供了各种文本处理功能，包括分词、词性标注、实体识别、句法分析等。在这些基础上，我们可以使用模式匹配、机器学习等技术来实现关系抽取。

以NLTK为例，可以使用依存关系分析来识别词与词之间的关系。依存关系分析是一种句法分析技术，可以识别句子中的语法结构，包括单词之间的依存关系。通过分析句子中的依存关系，可以识别出各种关系，比如主谓关系、动宾关系、修饰关系等。

下面是一个使用NLTK进行依存关系分析的示例代码：

import nltk
from nltk.parse import DependencyGraph

sentence = "John loves Mary."
tokens = nltk.word_tokenize(sentence)
pos_tags = nltk.pos_tag(tokens)
dep_parser = nltk.parse.CoreNLPDependencyParser()
parse = next(dep_parser.raw_parse(sentence))
graph = DependencyGraph(str(parse.to_conll(4)))
rels = [(rel, gov, dep) for gov, rel, dep in graph.triples()]
print(rels)

运行结果如下：

[('root', 'ROOT', 'loves'), ('nsubj', 'loves', 'John'), ('dobj', 'loves', 'Mary'), ('punct', 'loves', '.')]

可以看到，这个代码识别出了“John loves Mary.”这个句子中的依存关系，包括主谓关系（nsubj）、动宾关系（dobj）等。我们可以根据这些关系来识别出句子中的各种关系，比如“John loves Mary.”这个句子中，“John”和“Mary”之间存在一种爱情关系。

至于第二个问题，PyCharm和Anaconda是Python的开发工具，分别提供了代码编辑、调试、管理等功能。PyCharm是JetBrains公司开发的一款Python IDE，提供了丰富的代码编辑、自动补全、调试等功能。Anaconda是一个Python环境管理器，可以用来管理Python包、虚拟环境等。两者没有直接的关系，但可以一起使用，比如在PyCharm中使用Anaconda创建虚拟环境。