vector_list.append(vec_list)什么意思
时间: 2023-11-13 16:05:30 浏览: 36
`vector_list` 是一个列表(list),`append` 是列表的一个方法(method),用于在列表的末尾添加一个新元素。在这个例子中,`vec_list` 是一个向量列表,`vector_list.append(vec_list)` 的意思是将 `vec_list` 添加到 `vector_list` 列表的末尾。这样做会使 `vector_list` 列表中多了一个元素,这个元素是一个向量列表。
相关问题
vec_list = vector[i].tolist() vec_list.insert(0, tag) vector_list.append(vec_list) return pd.DataFrame(vector_list)什么意思
这段代码是将一个numpy数组(或者矩阵)转换为一个DataFrame对象。其中,变量vector是一个numpy数组,i是数组的行索引,tag是一个标签,vector_list是一个列表,用于存储每一行的数据。
具体地,这段代码将每一行的数据和它对应的标签(tag)拼接成一个列表vec_list。然后,将这个列表插入到vector_list中,并将vector_list转换为DataFrame对象,最终返回这个DataFrame对象。
举个例子,如果vector是一个形状为(3, 4)的数组,i=0,tag='A',则第一行的数据为vector[0,:],即[1.2, 2.3, 3.4, 4.5],vec_list就是['A', 1.2, 2.3, 3.4, 4.5],将其添加到vector_list中,最终得到的DataFrame对象就是:
| | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | -- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 0 | A | 1.2 | 2.3 | 3.4 | 4.5 |
# -*- coding:utf-8 -*- """ 作者: 惊蛰 日期: 2023年06月05日 """ from gensim.models import word2vec from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score import matplotlib.pyplot as plt save_model_name = '训练集.model' # 加载已训练好的模型 model_1 = word2vec.Word2Vec.load(save_model_name) # 获取指定关键词的词向量 f = open(r"count.txt", encoding = 'utf-8') # 之前提取的150个高频词 line = f.readline() keys = [] # 关键字数组 while line: keys.append(line.strip('\n')) line = f.readline() f.close() wordvector = [] # 词向量数组 for key in keys: wordvector.append(model_1.wv.get_vector(key)) # 轮廓系数确定簇数,最佳值为1,最差值为-1,接近0的值表示重叠的群集 def silhouette_score_show(data_vec=None, name=None): k = range(2, 25) score_list = [] for i in k: model = KMeans(n_clusters=i).fit(data_vec) y_pre = model.labels_ print(y_pre) score = round(silhouette_score(data_vec, y_pre), 2) score_list.append(score) plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(list(k), score_list) plt.xticks(fontsize=12) plt.yticks(fontsize=12) plt.xlabel('簇数', fontsize=15) plt.ylabel('系数', fontsize=15) plt.savefig(f'{name}轮廓系数.jpg') plt.show() silhouette_score_show(wordvector, 'word2vec')
这段代码的作用是利用词向量模型和KMeans聚类算法,对指定关键词的词向量进行聚类,并利用轮廓系数确定最佳聚类个数。具体来说,代码中的主要步骤如下:
1. 加载训练好的词向量模型。
2. 从文件中读取指定关键词,获取这些词的词向量。
3. 定义一个silhouette_score_show函数,用于计算不同聚类个数下的轮廓系数,并绘制轮廓系数随聚类个数变化的曲线图。
4. 在silhouette_score_show函数中,利用sklearn.cluster模块的KMeans算法对词向量进行聚类,并计算每个聚类个数下的轮廓系数。
5. 最后调用silhouette_score_show函数,传入词向量数组和图表名称,绘制并显示轮廓系数随聚类个数变化的曲线图。
需要注意的是,这段代码中的参数设置可能需要根据具体的数据集和需求进行调整。例如,聚类的簇数区间[2, 25]可以根据需要进行调整,同时也可以尝试其他聚类算法和参数设置,以获取更好的聚类效果。
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