numpy矩阵去掉[,]后转txt,python代码
时间: 2023-06-04 13:02:27 浏览: 63
可以使用numpy.savetxt()方法将numpy矩阵转换为txt文件,例如:
```
import numpy as np
# 创建一个numpy矩阵
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 保存为txt文件
np.savetxt('matrix.txt', arr, delimiter=' ')
```
可以通过delimiter参数指定每个元素之间的分隔符,delimiter=' '表示使用空格作为分隔符。如果要去掉每个元素周围的方括号,可以使用格式化字符串方式进行输出,例如:
```
import numpy as np
# 创建一个numpy矩阵
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 转换为字符串列表,去掉方括号
str_arr = [str(row).strip('[]') for row in arr]
# 保存为txt文件
with open('matrix.txt', 'w') as file:
file.write('\n'.join(str_arr))
```
这种方式需要将每个元素转换为字符串类型,然后使用strip()方法去掉方括号。最后使用join()方法将每一行拼接起来,写入到指定的txt文件中。
相关问题
numpy矩阵去掉[,]后,替换为空格,转txt,python代码
以下是 Python 代码实现:
```
import numpy as np
# 创建一个 numpy 矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 将矩阵转换为字符串
matrix_str = str(matrix)
# 去掉左右的中括号
matrix_str = matrix_str[1:-1]
# 替换中括号为空格
matrix_str = matrix_str.replace('[', ' ').replace(']', ' ')
# 将字符串写入 txt 文件
with open('matrix.txt', 'w') as f:
f.write(matrix_str)
```
注意:以上代码并不完善,当矩阵中出现空格、换行符等字符时可能出现问题。
高频词共现矩阵python代码
高频词共现矩阵是指将一篇文本中出现频率较高的词语进行统计,并计算这些词语之间出现的共现次数,得到一个共现矩阵。这个共现矩阵可以作为文本的特征表示,用于文本分类、聚类等应用。
以下是一个使用Python生成高频词共现矩阵的代码示例:
1. 首先导入必要的库:
```
import numpy as np
import pandas as pd
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
```
2. 定义生成共现矩阵的函数:
```
def cooc_matrix(text, num_words=1000, window_size=5):
# 分词
tokens = word_tokenize(text.lower())
# 去掉停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
# 统计词语频率
word_freq = pd.Series(tokens).value_counts()[:num_words]
# 取出频率前num_words的词语
words = word_freq.index.tolist()
# 初始化共现矩阵
cooc = np.zeros((num_words, num_words))
# 遍历每个词语
for i, word in enumerate(words):
# 遍历当前词语周围的词语
for j in range(i - window_size, i + window_size):
# 如果词语在共现窗口内并且不是当前词语本身
if j >= 0 and j < len(words) and words[j] != word:
# 更新共现矩阵
cooc[i, j] = cooc[j, i] = tokens.count(word + ' ' + words[j])
return cooc, words
```
3. 调用函数生成共现矩阵并进行演示:
```
# 读入文本
text = open('sample.txt').read()
# 生成共现矩阵
cooc, words = cooc_matrix(text)
# 打印共现矩阵和词语列表
print(cooc)
print(words)
```
以上代码可以实现文本的高频词共现矩阵的生成,可以根据不同的需求调整参数来适配不同的文本。