df['key1_times_val1'] = df.apply(lambda x: dict[x['key1']] * x['val1'], axis=1)这里面的x['key1']什么意思

这里的x['key1']指的是DataFrame中名为'key1'的列中当前行的值。apply()函数将该函数应用于DataFrame中的每一行，并使用每行的值来计算新列。lambda表达式中使用dict[x['key1']]获取字典中与当前行的'key1'列对应的值，并将其乘以'val1'列的值，最终将结果赋给'key1_times_val1'列。

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df['key1_times_val1'] = df.apply(lambda x: dict[x['key1']] * x['val1'], axis=1)什么意思

这段代码是在 Pandas 中对 DataFrame 进行操作。其中 df 是一个 DataFrame，apply() 方法对 df 中的每一行进行操作，lambda 函数则对每一行中的 'key1' 和 'val1' 进行计算，计算结果赋值给 'key1_times_val1' 这一列。具体来说，dict[x['key1']] 是获取字典 dict 中键为 x['key1'] 的 value 值，然后将这个值乘以 x['val1'] 的值，就是这个计算的结果。最终，整个 DataFrame 的 'key1_times_val1' 列就是每一行的 'key1' 对应的 value 乘以该行的 'val1' 的结果。

from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from keras.utils import to_categorical import numpy as np MAX_SEQUENCE_LEN = 1000 # 文档限制长度 MAX_WORDS_NUM = 20000 # 词典的个数 VAL_SPLIT_RATIO = 0.2 # 验证集的比例 tokenizer = Tokenizer(num_words=MAX_WORDS_NUM) tokenizer.fit_on_texts(texts) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts) word_index = tokenizer.word_index print(len(word_index)) # all token found # print(word_index.get('新闻')) # get word index dict_swaped = lambda _dict: {val:key for (key, val) in _dict.items()} word_dict = dict_swaped(word_index) # swap key-value data = pad_sequences(sequences, maxlen=MAX_SEQUENCE_LEN) labels_categorical = to_categorical(np.asarray(labels)) print('Shape of data tensor:', data.shape) print('Shape of label tensor:', labels_categorical.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels_categorical = labels_categorical[indices] # split data by ratio val_samples_num = int(VAL_SPLIT_RATIO * data.shape[0]) x_train = data[:-val_samples_num] y_train = labels_categorical[:-val_samples_num] x_val = data[-val_samples_num:] y_val = labels_categorical[-val_samples_num:]

这段代码使用了Keras库中的Tokenizer和pad_sequences方法对文本进行预处理，将文本转化为数字序列，并进行了填充，确保所有文本序列的长度相同。同时也使用了to_categorical方法对标签进行独热编码。最后，将数据集按照VAL_SPLIT_RATIO的比例划分为训练集和验证集。