X = vectorizer.fit_transform(word_list) X是什么类型的？X的元素是什么类型的？

时间: 2024-05-26 12:17:30 浏览: 56
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在keras中model.fit_generator()和model.fit()的区别说明

根据代码中的命名，可以猜测X是一个稀疏矩阵（sparse matrix）。具体来说，它是一个scipy.sparse.csr_matrix类型的对象，其中csr表示压缩稀疏行（Compressed Sparse Row）。 X的元素是浮点数类型，表示每个单词在文本中出现的次数或TF-IDF权重。在稀疏矩阵中，只有非零元素才会被保存，因此存储效率更高，适合处理大规模文本数据。
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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。...

tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) vectorizer = CountVectorizer(vocabulary=features_df["top_features"].tolist()) vocabulary = list(set(vocabulary)) train_vectors = vectorizer.fit_transform(data["word"]) labels = data.id_style报错为NameError: name 'vocabulary' is not defined

vocabulary = features_df["top_features"].tolist() 然后，你可以在 vectorizer 中使用 vocabulary： vectorizer = CountVectorizer(vocabulary=vocabulary) 这应该可以解决你的问题。
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计算两篇文章相似度.zip

tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([text1, text2]) similarity = cosine_similarity(tfidf_matrix[0:1], tfidf_matrix[1:2])[0][0] return similarity # 使用示例 text1 = "《齐天传》的内容" text2 = ...
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标题 给定指定文本，# 原始文本text = '''很多人不知道的是，金庸开始武侠小说的创作，是一次很偶然的机会。1955年，《大公报》下一个晚报有个武侠小说写得很成功的年轻人，和金庸是同事，他名叫梁羽生。那年梁羽生的武侠小说即将完结，而他的创作又到了疲惫期，于是，报纸总编辑邀请金庸将武侠小说继续写下去。''' 请调用TF-IDF接口实现前10项关键词的抽取，并将权重一同输出。请将程序执行结果截屏上传。

tfidf = vectorizer.fit_transform([seg_str]) words = vectorizer.get_feature_names() weights = tfidf.toarray()[0] # 输出前10项关键词及其权重 top_n = 10 top_words = [] top_weights = [] for i in weights....

python中的jieba实现对一个文件夹中的所有文档进行分词，根据停用词表去除停用词，基于文档中的非停用词及其TF-IDF值，生成该文档的词向量，具体代码...

tfidf = vectorizer.fit_transform(corpus) return tfidf.toarray(), vectorizer.get_feature_names() def get_word_vector(file_path, tfidf_weight, feature_names): """ 根据文档中的非停用词及其TF-IDF值...

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