f = open(file, 'r',encoding='utf-8') line1=[] for i in range(m): line=f.readline().strip("\n") line1.append(line.split()[1])#把学校添加列表 return line1

时间: 2024-01-04 08:01:58 浏览: 125
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Git-2.21.0-64-bit.zip

这是一个Python中的函数，函数的作用是读取一个文件的前m行，提取每行的第二个字段（以空格为分隔符），将这些字段组成一个列表并返回。 其中，open函数用于打开一个文件，参数file是文件名，'r'表示以只读模式打开文件，encoding='utf-8'表示以UTF-8编码打开文件。这个函数返回一个文件对象f，可以通过f来访问文件中的内容。 函数中的for循环会循环m次，每次读取文件中的一行数据，并将行末的换行符去掉（使用strip方法），然后将该行数据以空格为分隔符进行切分，并提取出切分后的第二个字段，将其添加到line1列表中。 最后，函数返回line1列表，其中包含了前m行数据中每行的第二个字段。
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with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as fin, open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as fout: for line in fin: if trie_contains_sensitive_word(line): highlighted_line = highlight_...
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python基础之②txt文本读取和写入

file = open('demo1.txt', 'r', encoding='utf-8') data = file.read() # 一次性读取全部内容 print(data) file.close() file = open('demo1.txt', 'r', encoding='utf-8') line1 = file.readline() # 读取第一行 ...

def read_data(file_path): data = [] with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() if line ==True: words = jieba.lcut(line.split()[1]) tags = line.split()[2:] data.append([(words[i], tags[i]) for i in range(len(words))]) return data

2. 然后通过Python内置的'open'函数打开文件，并使用'utf-8'编码读取文件内容； 3. 遍历文件的每一行，并去掉行末的空白字符； 4. 判断行是否为真（即非空），如果是，则按空格对行进行分割，并用结巴分词将词语进行...

import json f=open(r"C:/Users\汤健\Documents\WeChat Files\wxid_z3fgi2frr2gm22\FileStorage\File\2023-05\price2016.csv","r",encoding='utf-8') ls=[] for line in f: line = line.replace("\n", "") ls.append(line.split(",")) f.close() fw=open(r"C:/Users\汤健\Documents\WeChat Files\wxid_z3fgi2frr2gm22\FileStorage\File\2023-05\price2016.json","w",encoding='utf-8') for i in range(1,len(ls)): ls[i]=dict(zip(ls[0],ls[i])) a = json.dumps(ls[1:],sort_keys=True,indent=4,ensure_ascii=False) print(a) fw.write(a) fw.close()

1. 打开一个名为 "price2016.csv" 的 CSV 文件，使用 utf-8 编码方式读取文件内容，并逐行将数据添加到一个列表中（每行数据以逗号分隔）。 2. 关闭 CSV 文件。 3. 创建一个名为 "price2016.json" 的新文件，使用 ...

改进这个代码def DelArealnfo(): import csv fo = open("景点信息表.csv", 'r') ls = [] for line in fo: line = line.replace('\n', '') ls.append(line.split(',')) fo.close() for ln in ls: for info in ln: print("{:10}\t".format(info), end='') print() print("以上是所有景点信息，请问您要删除哪个？") with open('景点信息表.csv',"r") as file: reader = csv.reader(file) rows = [] for row in reader: rows.append(row) q = int(input("请输入你想删除的景点的编号：")) s = [110001, 110002, 110003, 110004, 110005, 120001, 120002, 120003, 120004, 120005, 120006, 120007, 120008, 120009] w = 1 while w == 1: if q == 110001: r = 1 return r elif q == 110002: r = 2 return r elif q == 110003: r = 3 return r elif q == 110004: r = 4 return r elif q == 110005: r = 5 return r elif q == 120001: r = 6 return r elif q == 120002: r = 7 return r elif q == 120003: r = 8 return r elif q == 120004: r = 9 return r elif q == 120005: r = 10 return r elif q == 120006: r = 11 return r elif q == 120007: r = 12 return r elif q == 120008: r = 13 return r elif q == 120009: r = 14 return r elif q not in s: print("请输入正确的景点编号!") w = w - 1 del rows[w] with open('景点信息表.csv', 'w', newline='',encoding="utf-8") as fileout: write = csv.writer(fileout) write.writerow(rows) print("已成功删除！") n = input("按1继续删除，按其他任意键返回主界面") if n == "1": DelArealnfo() else: main()

with open('景点信息表.csv', 'w', newline='',encoding="utf-8") as fileout: writer = csv.writer(fileout) writer.writerows(rows) print("已成功删除！") n = input("按1继续删除，按其他任意键返回主...

import jieba from collections import Counter def read_dataset(path): labels = [] inputs = [] with open(path, 'r', encoding='utf-8') as file: for i, line in enumerate(file): line = line.strip() sample = line.split('\t') inputs.append(sample[0]) labels.append(sample[1]) return inputs, labels class MyDataset(): def init(self) -> None: self.vocab = {} self.stop_words = [] def set_stopword(self, path='data/scu_stopwords'): with open(path, 'r', encoding='utf-8') as fr: self.stop_words = [line.strip() for line in fr.readline()] def build_vocab(self, inputs, max_size='5000', min_freg=1): cnt = {} # 临时词典存储词频 for data in inputs: data = jieba.lcut(data) for word in data: if word not in cnt: cnt[word] = 1 else: cnt[word] += 1 cnt = sorted([_ for _ in cnt.items() if _[1]>=min_freg and _[0] not in self.stop_words], key=lambda t:t[1], reverse=True) self.vocab[''] = 0 if len(cnt) > max_size: i = 1 for w, _ in cnt: if len(self.vocab)>max_size: break self.vocab[w] = i i += 1 else: i = 1 for w, _ in cnt: self.vocab[w] = i i += 1 def transform(self, inputs, flag = 0): samples = [] iter = 0 for doc in inputs: if iter % 1000 == 0: print('-------%d------' % iter) doc = jieba.cut(doc) if flag==0: wordset = set(doc) # print(wordset) sample = [] for word in self.vocab.keys(): if word in wordset: sample.append(1) else: sample.append(0) elif flag == 1: sample = [0 for i in range(len(self.vocab.items()))] word_count = Counter(doc) for word in word_count.items(): if word[0] in self.vocab.keys(): id = self.vocab[word[0]] sample[id] = word[1] iter +=1 samples.append(sample) return samples def buid_tfidf_vocab(self, inputs, max_size): pass试着调参重构，提升精确率

很抱歉，您的代码片段缺少模型和评估指标等关键信息，我无法直接提供调参建议。不过，一些常见的提升精确率的方法包括： - 调整模型结构，可以尝试更深的网络层、增加隐藏单元、添加正则化等等；...

修改脚本让分词后的结果保存在第二列中import jieba import csv # 加载停用词表 stopwords = set() with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: stopwords.add(line.strip()) # 读取文件内容 file_object2 = open('test.csv').read().split('\n') # 分词并去除停用词 Rs2 = [] for i in range(len(file_object2)): result = [] seg_list = jieba.cut(file_object2[i]) for w in seg_list: if w not in stopwords: # 如果不是停用词，则将其添加到结果列表中 result.append(w) Rs2.append(result) # 写入CSV文件 with open('processed_data.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerows(Rs2)

with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: stopwords.add(line.strip()) # 读取文件内容 file_object2 = open('test.csv').read().split('\n') # 分词并去除停用词 Rs2 = [] for...

PATH = "C:\\Users\\chenjing\\Desktop\\result.csv" file_object2=open(PATH,encoding = 'utf-8',errors = 'ignore').read().split('\n') #一行行的读取内容 data_set=[] #建立存储分词的列表 for i in range(len(file_object2)): result=[] seg_list = file_object2[i].split() for w in seg_list : #读取每一行分词 result.append(w) data_set.append(result) print(data_set)结果乱码

file_object2 = codecs.open(PATH, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') lines = file_object2.readlines() data_set = [] for line in lines: result = [] seg_list = line.strip().split() for w in seg_...

优化代码import os import re import pandas as pd from pandas import DataFrame lst1=[] lst2=[] path1 = r'D:\C-cn' path2 = r'D:\C-en' files1 = os.listdir(path1) files2 = os.listdir(path2) lst1=[] lst2=[] reg1=re.compile(r"[^。？！…]*[。？！……]") reg2=re.compile(r'.*\.[\n ]') df1 = [] df2 = [] for i in range(0,39): domain=os.path.abspath(r'D:\C-cn') file1=os.path.join(domain,files1[i]) fn = open(str(file1),encoding='gbk') f1 = fn.readlines() #print(f1) for line in f1: line=line.rstrip('\n') if "。" not in line: lst1.append(line) else: lis=reg1.findall(line) for j in lis: lst1.append(j) data1=DataFrame({"Chinese":lst1}) df1.append(data1) df1 = pd.concat(df1) df1.to_excel("Chinese.xlsx",index="false") for i in range(0,39): domains=os.path.abspath(r'D:\C-en') file2=os.path.join(domains,files2[i]) ft = open(str(file2),encoding='gbk') f2 = ft.readlines() print(f2) for line in f2: if "." not in line: line=line.rstrip("\n") lst2.append(line) else: liss=line.split(". ") for j in liss: j=j+"." lst2.append(j) data2=DataFrame({"English":lst2}) df2.append(data2) df2 = pd.concat(df2)# 合并所有数据 df2.to_excel("English.xlsx",index="false")

for i in range(0, 39): file1 = os.path.join(path1, files1[i]) lst1 += get_sentences(file1, reg1) lst2 = [] for i in range(0, 39): file2 = os.path.join(path2, files2[i]) lst2 += get_english_...

import jieba import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel, BertConfig # 自定义词汇表路径 vocab_path = "output/user_vocab.txt" count = 0 with open(vocab_path, 'r', encoding='utf-8') as file: for line in file: count += 1 user_vocab = count print(user_vocab) # 种子词 seed_words = ['姓名'] # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo_data.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) print(text_data) # 加载BERT分词器，并使用自定义词汇表 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese', vocab_file=vocab_path) config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-chinese", vocab_size=user_vocab) # 加载BERT模型 model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese', config=config, ignore_mismatched_sizes=True) seed_tokens = ["[CLS]"] + seed_words + ["[SEP]"] seed_token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(seed_tokens) seed_segment_ids = [0] * len(seed_token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 seed_token_tensor = torch.tensor([seed_token_ids]) seed_segment_tensor = torch.tensor([seed_segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): seed_outputs = model(seed_token_tensor, seed_segment_tensor) seed_encoded_layers = seed_outputs[0] jieba.load_userdict('data/user_dict.txt') # 构建隐私词库 privacy_words = set() privacy_words_sim = set() for text in text_data: words = jieba.lcut(text.strip()) tokens = ["[CLS]"] + words + ["[SEP]"] token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # 对于每个词，计算它与种子词的余弦相似度 for i in range(1, len(tokens) - 1): word = tokens[i] if word in seed_words: continue if len(word) <= 1: continue sim_scores = [] for j in range(len(seed_encoded_layers)): sim_scores.append(torch.cosine_similarity(seed_encoded_layers[j][0], encoded_layers[j][i], dim=0).item()) cos_sim = sum(sim_scores) / len(sim_scores) print(cos_sim, word) if cos_sim >= 0.5: privacy_words.add(word) privacy_words_sim.add((word, cos_sim)) print(privacy_words) # 输出隐私词库 with open("output/privacy_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f1: for word in privacy_words: f1.write(word + '\n') with open("output/privacy_words_sim.txt", "w", encoding="utf-8") as f2: for word, cos_sim in privacy_words_sim: f2.write(word + "\t" + str(cos_sim) + "\n") 详细解释上述代码，包括这行代码的作用以及为什么要这样做？

with open(vocab_path, 'r', encoding='utf-8') as file: for line in file: count += 1 user_vocab = count print(user_vocab) 这里的自定义词汇表是一些特定领域的词汇，例如医学领域或法律领域的专业术语...

#第二次作业 #26 #(1) lst=[1,2,3,4,5] square=map(lambda x:x*x,lst) print(list(square)) #(2) even=filter(lambda x:x%2==0,lst) print(list(even)) #27 #(1) file1=open("E:/大一/python与程序设计/file1.txt","r") content1=file1.read() lst1=content1.split() num=list(map(int,lst1)) allnum=sum(num) print(allnum) file1.close() #(2) file1=open("E:/大一/python与程序设计/file1.txt","r") content=[] for i in range(1,4): l=file1.readline() num= list(map(int, l.split())) num.sort() strs=" ".join(list(map(str,num))) strs2=strs+"\n" content.append(strs2) file2=open("E:/大一/python与程序设计/file2.txt","w") file2.writelines(content) file2.close() file1.close() #(3) file1=open("E:/大一/python与程序设计/file1.txt","r") content=file1.readlines() print(len(content)) #28 from datetime import datetime as dt file3=open("E:/大一/python与程序设计/file3.txt",'r',encoding='utf-8') line1=file3.readline() content=[] for i in range(1,4): l=file3.readline().split() content.append(l) col1=[content[0][0],content[1][0],content[2][0]] col2=[content[0][1],content[1][1],content[2][1]] col3=[content[0][2],content[1][2],content[2][2]] col4=[content[0][3],content[1][3],content[2][3]] day_formate="%H:%M:%S" Time=[] Code=[] Price=[] Volume=[] for t in col1: Time.append(dt.strptime(t,day_formate)) for c in col2: Code.append(str(c)) for p in col3: Price.append(float(p)) for v in col4: Volume.append(int(v)) file3.close() #29 #(1) mean=lambda x,y,z:(x+y+z)/3 #(2) def mean(*num): if bool(num)==0: return None else: return sum(num)/len(num) #30 def fibo(n): if n==1 or n==2: return 1 else: return fibo(n-1)+fibo(n-2) #31 from math import sqrt class Point(): def __init__(self,x,y): self.x=x self.y=y class Line(Point): def __init__(self,p1,p2): self.p1=p1 self.p2=p2 def lenth(self): lenth=sqrt((self.p1.x-self.p2.x)**2+(self.p1.y-self.p2.y)**2) return lenth def slope(self): if self.p1.x==self.p2.x: return None else: k=(self.p1.y-self.p2.y)/(self.p1.x-self.p2.x) return k def __repr__(self): return ((self.p1),(self.p2)) p1=Point(2,3) p2=Point(5,9) line=Line(p1,p2) l_line=line.lenth() k_line=line.slope() print(f"起点(2,3)到止点（5，9）的线段长度为{l_line}，斜率为{k_line}") #32 class Point(): #(1) def __init__(self,x=0,y=0): self.x=x self.y=y #(2) def trans(self): return (self.y,self.x) #(3) def show(self): return print(f"该点坐标为({self.x},{self.y})") #(4) p1=Point(1,2) p1.trans() p1.show() p2=Point(3,5) p2.trans() p2.show()

file3 = open("E:/大一/python与程序设计/file3.txt", 'r', encoding='utf-8') line1 = file3.readline() content = [] for i in range(1, 4): l = file3.readline().split() content.append(l) # 将字符串时间...

解释这个代码import openpyxl, jieba, wordcloud import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np wb = openpyxl.load_workbook('豆瓣短评爬虫_电影、图书_哆啦A梦 伴我同行2.xlsx') ws = wb.active content = '' for row in range(2, ws.max_row+1): content += ws.cell(row, 7).value t_1 = jieba.lcut(content) t_2 = ''.join(t_1) f_1 = open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') s_list = [] for i in f_1.readlines(): s_list.append(i.strip()) for line in s_list: t_2 = t_2.replace(line, '') photo = np.array(Image.open('皮卡丘.jpg')) tu = wordcloud.WordCloud(font_path='STKAITI.TTF', colormap='cool', background_color='white', mask=photo) tu.generate(t_2) tu.to_file('tu2.jpg') plt.imshow(tu) plt.axis('off') plt.show()

这段代码是一个Python程序，它使用了openpyxl、jieba、wordcloud、matplotlib.pyplot和PIL等库。程序的功能是读取一个名为“豆瓣短评爬虫_电影、图书_哆啦A梦 伴我同行2.xlsx”的Excel文件，提取其中第7列的内容，并...

import os import datetime import time # 原文件夹路径和目标文件夹路径 src_path = r"Z:\看板v2" dst_path = r"D:\測試log" while True: # 获取今天日期，并格式化成指定的形式 today = datetime.date.today() formatted_today = today.strftime("%Y%m%d") # 构造目标文件的完整路径 dst_file = os.path.join(dst_path, f"當天測試log.txt") # 记录程序开始运行时间 start_time = time.time() # 遍历原文件夹，查找当天日期的 TXT 文件 txt_files = [] for root, dirs, files in os.walk(src_path): for file in files: if file.endswith(".txt") and file.startswith(formatted_today): txt_files.append(os.path.join(root, file)) # 如果找到符合条件的 TXT 文件，则将它们合并到目标文件中 if len(txt_files) > 0: with open(dst_file, "w", encoding="utf-8") as f: for src_file in txt_files: # 读取 TXT 文件的内容，并写入目标文件中 with open(src_file, "r", encoding="utf-8") as txt_file: content = txt_file.read() f.write(content) print(f"{len(txt_files)} 个符合条件的 TXT 文件已成功合并到目标文件 當天測試log.txt 中！") else: print("未找到符合条件的 TXT 文件！") # 计算程序运行时间 end_time = time.time() run_time = end_time - start_time now = datetime.datetime.now() # 输出程序运行时间 print(f"程序运行时间：{run_time:.2f} 秒 {now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") # 暂停15秒钟 time.sleep(15)

for i in range(1, len(lines)): if lines[i].split("\t")[2] in col3_data: f.write(lines[i]) print(f"{len(txt_files)} 个符合条件的 TXT 文件已成功合并到目标文件 當天測試log.txt 中！") else: ...

fw = open("data/step3_route.js", "w", encoding='utf-8') fw.write("var step3_route = [\n") for i in range(1, len(ls)): ls[i] = dict(zip(ls[0], ls[i])) a = json.dumps(ls, sort_keys=True, indent=4, ensure_ascii=False) print(a) fw.write(a) fw.close()File "E:\Work\Python\work_longsun\longsun_data1\step3_route.py", line 37, in process a = json.dumps(ls, sort_keys=True, indent=4, ensure_ascii=False) File "C:\Users\24788\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\json\__init__.py", line 234, in dumps return cls( File "C:\Users\24788\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\json\encoder.py", line 201, in encode chunks = list(chunks) File "C:\Users\24788\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\json\encoder.py", line 429, in _iterencode yield from _iterencode_list(o, _current_indent_level) File "C:\Users\24788\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\json\encoder.py", line 325, in _iterencode_list yield from chunks File "C:\Users\24788\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\json\encoder.py", line 353, in _iterencode_dict items = sorted(dct.items()) TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'int'

for i in range(1, len(ls)): ls[i] = dict(zip(ls[0], ls[i])) a = json.dumps(ls, sort_keys=True, indent=4, ensure_ascii=False, key=str) print(a) fw.write(a) fw.close() 在这个示例中，我们在 json...

d_list = [] # 爬取页数 total_pages = 10 # 每页爬取条数 items_per_page = 10 num = 0 all_data_list = [] for page in range(0, total_pages + 1): # 请求间隔时间 time.sleep(1) page_str = str(page) print("---", page_str) data = {"page": page_str, "page_size": items_per_page, "sort": 0, "energy": 0, "location_city": "成都", "extra": 1} print("第", page, "次请求", data) dic_json_ids = requests.post(url=url, data=json.dumps(data), headers=headers).json() print(url) print("第", page, "次请求结果", dic_json_ids) for dic in dic_json_ids.get("data", {}).get("list", []): id_list.append(dic["id"]) num = num + 1 print("第", page, "页 第", num, "条") for id in id_list: data = {'id': id} print("车辆id",id) url2 = url1 + str(id) print(url2) detail = requests.get(url=url2, data=data, headers=headers).json() # price = dic_json_ids.get("data", {}).get("guide_reserve_price") if "data" in detail and "phone" in detail["data"]: phone = detail["data"]["phone"] store_name = detail["data"]["store_name"] name = detail["data"]["user_name"] all_data_list.append((phone)) else: break # 数据持久化 with open("phone.txt", "w", encoding="utf-8") as file: for item in all_data_list: line = ''.join(str(e) for e in item) file.write(line + "\n") print('爬取完毕！共', len(all_data_list), '条数据')

这段代码看起来没有明显的语法错误。...5. 考虑到数据文件的编码，建议在打开文件时指定编码为utf-8。 除了以上提到的细节以外，如果你想要更具体的帮助，请提供更多关于你遇到的具体问题或错误信息。

import jieba import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from transformers import BertTokenizer, BertModel seed_words = ['姓名'] # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo1.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') seed_tokens = ["[CLS]"] + seed_words + ["[SEP]"] seed_token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(seed_tokens) seed_segment_ids = [0] * len(seed_token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 seed_token_tensor = torch.tensor([seed_token_ids]) seed_segment_tensor = torch.tensor([seed_segment_ids]) with torch.no_grad(): seed_outputs = model(seed_token_tensor, seed_segment_tensor) seed_encoded_layers = seed_outputs[0] jieba.load_userdict('data/userdict.txt') # 构建隐私词库 privacy_words = set() for text in text_data: words = jieba.lcut(text.strip()) tokens = ["[CLS]"] + words + ["[SEP]"] token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # 对于每个词，计算它与种子词的相似度 for i in range(1, len(tokens)-1): word = tokens[i] if word in seed_words: continue word_tensor = encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) seed_tensors =seed_encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) # 计算当前微博词汇与种子词的相似度 sim = cosine_similarity(word_tensor, seed_tensors, dense_output=False)[0].max() print(sim, word) if sim > 0.5 and len(word) > 1: privacy_words.add(word) print(privacy_words) 上述代码运行之后有错误，报错信息为：Traceback (most recent call last): File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 397, in <module> seed_tensors =seed_encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) IndexError: index 3 is out of bounds for dimension 0 with size 3. 请帮我修改

with open("output/weibo1.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') ...

def download(book_file, chapter_rename, page_text): chapter_path = os.path.join(book_file, chapter_rename) with open(chapter_path, "w",encoding="utf8") as f: for line in page_text: f.write(line.strip() + "\n") 用threading写多线程

with open(chapter_path, "w", encoding="utf8") as f: for line in page_text: f.write(line.strip() + "\n") 3. 定义DownloadThread类，该类继承自threading.Thread类。在__init__方法中，定义了...

import jieba from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import numpy as np import pandas as pd # 读取停用词文件 def read_stopwords(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='gbk') as f: stopwords = [line.strip() for line in f] return set(stopwords) # 中文分词 def chinese_word_cut(text, stopwords): words = jieba.cut(text) result = [] for word in words: if word not in stopwords: result.append(word) return " ".join(result) # 读取CSV文件 weibo_data = pd.read_csv('E:\Python自然语言处理\data\weibo_Convid19.csv', sep='\t') df = weibo_data['text_raw'] # 获取停用词集合 stopwords = read_stopwords('E:\Python自然语言处理\data\stopword.txt') # 对每条微博进行分词和去停用词 corpus_list = df.apply(lambda x: chinese_word_cut(x, stopwords)) # 提取关键词 corpus = ' '.join(corpus_list) tfidf = TfidfVectorizer() tf_key = tfidf.fit_transform([corpus]) word = tfidf.get_feature_names() weight = tf_key.toarray()[0] w_sort = np.argsort(-weight) print('Top 20 keywords:') for i in range(20): print(word[w_sort[i]])结果含有表情包，怎么去除

可以使用正则表达式来去除文本中的表情包，例如： ... for word in words: if word not in stopwords: result.append(word) return " ".join(result) 这样就可以在分词前去除文本中的表情包。

-----------------------------------CRF----------------------------- --------------------------------------------------------------------------- UnicodeEncodeError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 18 16 print('-----------------------------------CRF-----------------------------') 17 crf = CRFModel() ---> 18 crf.train(trainWordLists, trainTagLists) 19 crf.test(testWordLists, testTagLists, wordDict, tagDict) 20 print ('\n') Cell In[16], line 20, in CRFModel.train(self, sentences, tag_lists) 18 def train(self, sentences, tag_lists): 19 features = [sent2features(s) for s in sentences] ---> 20 self.model.fit(features, tag_lists) File D:\B\envs\pytorch\lib\site-packages\sklearn_crfsuite\estimator.py:331, in CRF.fit(self, X, y, X_dev, y_dev) 328 if self.verbose: 329 print("") --> 331 trainer.train(self.modelfile.name, holdout=-1 if X_dev is None else 1) 332 self.training_log_ = trainer.logparser 333 return self File pycrfsuite/_pycrfsuite.pyx:359, in pycrfsuite._pycrfsuite.BaseTrainer.train() File stringsource:15, in string.from_py.__pyx_convert_string_from_py_std__in_string() UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 9-11: ordinal not in range(128)

这个错误看起来是Unicode编码问题。在训练CRF模型时，可能会出现一些非ASCII字符，而默认...with open(train_file, 'r', encoding='utf-8') as f: train_data = f.readlines() 这样就可以避免Unicode编码问题。

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