operator.itemgetter

时间: 2023-04-29 16:04:51 浏览: 60
operator 模块中的 itemgetter 函数用于获取对象的特定项。它接受一个或多个索引作为参数,并返回一个可调用对象,该对象可用于从可迭代对象中获取相应项。 例如: ```python from operator import itemgetter data = [{'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Bob', 'age': 30}, {'name': 'Charlie', 'age': 35}] get_name = itemgetter('name') for d in data: print(get_name(d)) ``` 输出: ``` Alice Bob Charlie ```
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operator.itemgetter(1)

operator.itemgetter(1) 是 Python 的 operator 模块中的一个函数,它可以用来获取一个可迭代对象中的第 n 个元素。例如: ``` >>> from operator import itemgetter >>> my_list = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)] >>> itemgetter(1)(my_list) [1, 2, 3] ``` 上面的代码中,itemgetter(1) 将 my_list 中每个元素的第二个元素取出来了。

sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key = operator.itemgetter(1),reverse = True)

这段代码的作用是对字典 `classCount` 中的键值对按值进行降序排序,并将排序结果存储在名为 `sortedClassCount` 的列表中。 让我为你解释一下代码的具体步骤: 1. `classCount.items()`:这一部分将字典 `classCount` 转换为一个包含所有键值对的可迭代对象。 2. `sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)`:这一部分使用 `sorted` 函数对键值对进行排序。`key=operator.itemgetter(1)` 指定按照键值对中的第二个元素(即值)进行排序。`reverse=True` 则表示按降序排序。 3. 最终的结果会被存储在名为 `sortedClassCount` 的列表中,其中每个元素都是一个键值对的元组,按照值的降序排列。 这段代码的目的是对字典 `classCount` 中的键值对按值进行降序排序,并将排序结果存储在名为 `sortedClassCount` 的列表中。 希望以上解释能够解答你的问题!如果还有其他疑问,请随时提问。

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def Stop_words(): stopword = [] data = [] f = open('C:/Users/Administrator/Desktop/data/stopword.txt',encoding='utf8') for line in f.readlines(): data.append(line) for i in data: output = str(i).replace('\n','')#replace用法和sub函数很接近 stopword.append(output) return stopword # 采用jieba进行词性标注,对当前文档过滤词性和停用词 def Filter_word(text): filter_word = [] stopword = Stop_words() text = jieba.posseg.cut(text) for word, flag in text: if flag.startswith('n') is False:#用于检测字符串是否以指定的子字符串开始 continue if not word in stopword and len(word) > 1: filter_word.append(word) return filter_word # 对文档集过滤词性和停用词 def Filter_words(data_path =r'C:/Users/Administrator/Desktop/data//corpus.txt'): document = [] for line in open(data_path, 'r',encoding= 'utf8') : segment = jieba.posseg.cut(line.strip()) filter_words = [] stopword = Stop_words() for word, flag in segment: if flag.startswith('n') is False: continue if not word in stopword and len(word) > 1: filter_words.append(word) document.append(filter_words) return document def tf_idf(): tf_dict = {} idf_dict = {} filter_word = Filter_word(text) for word in filter_word: if word not in tf_dict: tf_dict[word] = 1 else: tf_dict[word] += 1 for word in tf_dict: tf_dict[word] = tf_dict[word] / len(text) document = Filter_words() doc_total = len(document) for doc in document: for word in set(doc): if word not in idf_dict: idf_dict[word] = 1 else: idf_dict[word] += 1 for word in idf_dict: idf_dict[word] = math.log(doc_total / (idf_dict[word] + 1)) tf_idf_dict = {} for word in filter_word: if word not in idf_dict: idf_dict[word] = 0 tf_idf_dict[word] = tf_dict[word] * idf_dict[word] return tf_idf_dict tf_idf_dict = tf_idf() keyword = 6 print('TF-IDF模型结果:') for key, value in sorted(tf_idf_dict.items(), key=operator.itemgetter(1),reverse=True)[:keyword]: print(key, end=' ') print('\n')

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