clearTxt(item) for item in clean_data

这是一个使用列表推导式的代码，它将clean_data列表中的每个元素传递给clearTxt函数，并将返回值存储在新列表中。下面是一个示例clearTxt函数的实现：

def clearTxt(text):
    # 进行文本清理操作
    cleaned_text = ...
    return cleaned_text

该函数应该接受一个字符串参数，并返回一个清理后的字符串。在列表推导式中，每个元素都会被传递给该函数，并将返回的清理后的字符串添加到新列表中。

相关问题

sent2word(item) for item in clean_data

这是一个 Python 代码行，它使用了列表推导式和函数调用。具体来说，它将一个包含多个句子的列表 clean_data 中的每个句子都传递给函数 sent2word，并将所有结果存储在一个新列表中。

函数 sent2word 的作用是将一个句子分解为单词，并返回一个单词列表。它可能使用一些自然语言处理工具（如分词器）来实现这一点。

因此，以上代码行的作用是将多个句子分解为单词，并将所有单词存储在一个新列表中。

def kmeansPlot(request): uid = int(request.COOKIES.get('uid', -1)) if uid != -1: username = User.objects.filter(id=uid)[0].name if 'num' in request.GET: num = int(request.GET.get('num')) else: num = 2 clean_data = [item.content for item in WeiBo.objects.all()] clean_data = [clearTxt(item) for item in clean_data] clean_data = [sent2word(item) for item in clean_data] vectorizer = CountVectorizer(max_features=20000) tf_idf_transformer = TfidfTransformer() tfidf = tf_idf_transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(clean_data)) tfidf_matrix = tfidf.toarray() word = vectorizer.get_feature_names() from sklearn.cluster import KMeans clf = KMeans(n_clusters=num) result_list = clf.fit(tfidf_matrix) result_list = list(clf.predict(tfidf_matrix))

这段代码是用于实现 k-means 聚类算法的，从数据库中获取微博的内容，然后进行文本清洗和分词处理，接着使用 CountVectorizer 进行文本向量化，再使用 TfidfTransformer 计算 TF-IDF 值，最后使用 KMeans 进行聚类操作，并将聚类结果保存在 result_list 中。其中 num 是指聚类的簇数。请问这段代码的作用是什么？