with open('D:/pycharm/crawler_visual/data/out.csv', 'r', encoding='utf8') as fr: # 读入已经去除停用词的文件 data = jieba.cut(fr.read()) data = dict(Counter(data))

时间: 2024-04-11 13:30:22 浏览: 19
您好!根据您的代码,您正在打开一个名为 'D:/pycharm/crawler_visual/data/out.csv' 的文件,并使用 utf8 编码读取其中的内容。然后,您使用 jieba 库对文件内容进行分词,并将分词结果转换为字典。 最后,您使用 Counter 对分词结果进行计数,生成一个包含词语和对应出现次数的字典。 请问您还有其他问题吗?
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runfile('E:/PyCharm/Py_Projects/test.py', wdir='E:/PyCharm/Py_Projects')

你可以在命令行中使用 `runfile` 函数运行 Python 脚本。该函数需要两个参数:脚本的路径和工作目录的路径。在你提供的例子中,你要运行的脚本路径是 `E:/PyCharm/Py_Projects/test.py`,工作目录的路径是 `E:/PyCharm/Py_Projects`。通过执行该命令,你将在指定的工作目录下运行 `test.py` 脚本。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py --data_dir 'D:/Pycharm(2022)项目缓存位置/GraphCAD-main/datasets/alpha_data.pkl' ^ SyntaxError: invalid syntax怎么解决

这个错误提示表明在命令行中出现了语法错误。 在大多数情况下,这种错误是由于在命令行中直接输入而不是在终端或命令提示符中执行导致的。请确保将该命令复制粘贴到正确的终端或命令提示符中执行。 另外,如果你使用的是Windows操作系统,可能需要使用双引号(")而不是单引号(')来包围数据目录的路径,因为在Windows中,单引号不会被解释为字符串的引号。 尝试使用以下命令来执行: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py --data_dir "D:/Pycharm(2022)项目缓存位置/GraphCAD-main/datasets/alpha_data.pkl" 这将使用CUDA设备1运行main.py程序,并将数据目录设置为"D:/Pycharm(2022)项目缓存位置/GraphCAD-main/datasets/alpha_data.pkl"。确保你的环境中安装了CUDA并正确设置了CUDA设备。

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在下面代码中添加一个可视化图,用来画出r经过t_sne之后前15行数据的图 import pandas as pd from sklearn import cluster from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA def k_means(data_set, output_file, png_file, png_file1, t_labels, score_file, set_name): model = cluster.KMeans(n_clusters=7, max_iter=1000, init="k-means++") model.fit(data_set) # print(list(model.labels_)) p_labels = list(model.labels_) r = pd.concat([data_set, pd.Series(model.labels_, index=data_set.index)], axis=1) r.columns = list(data_set.columns) + [u'聚类类别'] print(r) # r.to_excel(output_file) with open(score_file, "a") as sf: sf.write("By k-means, the f-m_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.fowlkes_mallows_score(t_labels, p_labels))+"\n") sf.write("By k-means, the rand_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.adjusted_rand_score(t_labels, p_labels))+"\n") '''pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_set) pca_result = pca.transform(data_set) t_sne = pd.DataFrame(pca_result, index=data_set.index)''' t_sne = TSNE() t_sne.fit(data_set) t_sne = pd.DataFrame(t_sne.embedding_, index=data_set.index) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 0] plt.plot(dd[0], dd[1], 'r.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(dd[0], dd[1], 'go') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 2] plt.plot(dd[0], dd[1], 'b*') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 3] plt.plot(dd[0], dd[1], 'o') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 4] plt.plot(dd[0], dd[1], 'm.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 5] plt.plot(dd[0], dd[1], 'co') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 6] plt.plot(dd[0], dd[1], 'y*') plt.savefig(png_file) '''plt.scatter(data_set.iloc[:, 0], data_set.iloc[:, 1], c=model.labels_) plt.savefig(png_file) plt.clf()''' frog_data = pd.read_csv("D:/PyCharmPython/pythonProject/mfcc3.csv") tLabel = [] for family in frog_data['name']: if family == "A": tLabel.append(0) elif family == "B": tLabel.append(1) elif family == "C": tLabel.append(2) elif family == "D": tLabel.append(3) elif family == "E": tLabel.append(4) elif family == "F": tLabel.append(5) elif family == "G": tLabel.append(6) scoreFile = "D:/PyCharmPython/pythonProject/scoreOfClustering.txt" first_set = frog_data.iloc[:, 1:1327] k_means(first_set, "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_1.xlsx", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2.png", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2_1.png", tLabel, scoreFile, "Set_1")

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