tf-idf的python实现，返回值为tf-idf值

好的，下面是tf-idf的Python实现代码，返回值为tf-idf值：

import math

def tf(word, document):
    words = document.split()
    freq = words.count(word)
    return freq / len(words)

def idf(word, documents):
    num_documents_containing_word = sum(1 for document in documents if word in document)
    return math.log(len(documents) / num_documents_containing_word)

def tf_idf(word, document, documents):
    return tf(word, document) * idf(word, documents)

其中，tf函数用于计算单词在文档中的词频，idf函数用于计算单词在整个文档集合中的逆文档频率，tf_idf函数则将两者相乘得到tf-idf值。使用时，需要传入单词、当前文档和整个文档集合。

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tf-idf中文文本分类预处理的python实现，返回值为tf-idf值

好的，下面是tf-idf中文文本分类预处理的Python实现，返回值为tf-idf值：

import math
import jieba
from collections import Counter

def preprocess(documents):
    corpus = []
    for document in documents:
        words = jieba.cut(document)
        corpus.append(words)
    return corpus

def tf(word, words):
    freq = words.count(word)
    return freq / len(words)

def idf(word, corpus):
    num_documents_containing_word = sum(1 for document in corpus if word in document)
    return math.log(len(corpus) / num_documents_containing_word)

def tf_idf(word, words, corpus):
    return tf(word, words) * idf(word, corpus)

def get_tfidf(corpus):
    tfidf = []
    for words in corpus:
        document_tfidf = {}
        word_counts = Counter(words)
        for word, count in word_counts.items():
            document_tfidf[word] = tf_idf(word, words, corpus)
        tfidf.append(document_tfidf)
    return tfidf

其中，preprocess函数用于对中文文本进行分词处理，tf函数和idf函数与之前提到的一样，get_tfidf函数用于计算整个文档集合的tf-idf值。使用时，需要传入文档集合，返回值为一个列表，其中每个元素为一个字典，表示对应文档中每个单词的tf-idf值。

with open('test_result0.txt', 'r',encoding='utf-8') as f, openpyxl.Workbook() as wb: AttributeError: __enter__

这个错误通常是因为 `openpyxl.Workbook()` 没有返回一个 `with` 上下文管理器。解决方法是将 `openpyxl.Workbook()` 的返回值赋值给一个变量，然后将这个变量用于 `with` 语句。修改后的代码如下：

import openpyxl

# 打开txt文件和Excel文件
with open('test_result0.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    wb = openpyxl.Workbook()
    sheet = wb.active
    sheet.title = 'Result'
    # 逐行读取txt文件并处理
    for line in f:
        # 将"的tf-idf值为"替换成tab
        line = line.replace('的tf-idf值为', '\t')
        # 以tab为分隔符，分割字符串并保存到Excel文件中
        parts = line.split('\t')
        sheet.append([parts[0], float(parts[1])])
    # 保存Excel文件
    wb.save('result.xlsx')

这里将 `openpyxl.Workbook()` 的返回值赋值给 `wb` 变量，然后将这个变量用于 `with` 语句。这样就可以避免上述错误。