'Dictionary' object has no attribute 'get_feature_names'
时间: 2023-07-27 13:07:15 浏览: 126
这个错误提示通常出现在使用scikit-learn库的CountVectorizer或TfidfVectorizer向量化文本数据时。出现这个错误的原因是因为你没有对CountVectorizer或TfidfVectorizer对象进行拟合(fit)操作,因此它们还不知道所有的特征(单词)是什么,也就无法调用get_feature_names()方法。
解决方法是,首先对CountVectorizer或TfidfVectorizer对象进行拟合操作,例如:
```python
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
corpus = ['This is the first document.', 'This is the second document.', 'And this is the third one.']
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(vectorizer.get_feature_names())
```
在这个例子中,先定义了一个由三个文本组成的corpus列表,然后创建了一个CountVectorizer对象vectorizer,并使用fit_transform()方法对其进行拟合操作。这样vectorizer就会知道所有的特征(单词)是什么,可以使用get_feature_names()方法获取到所有的特征名称。
相关问题
socreboard object has no attribute get_rect
引用:AttributeError: 'int' object has no attribute '_get_axis' 。 引用:get_rect()应该是pygame中的一种方法,为什么不能使用?而是被当成Group()中的变量 。 引用:alien.rect.y = alien.rect.height 2 * alien.rect.height * row_number 。
根据提供的引用内容,出现了'scoreboard'对象没有'get_rect'属性的错误。这个错误表明在'scoreboard'对象上调用了'get_rect'方法,但是这个方法在这个对象中并不存在。
'CountVectorizer' object has no attribute 'get_feature_names'
'CountVectorizer'对象没有 'get_feature_names' 属性的错误通常是由于在使用之前没有对文本进行拟合(fit)的原因引起的。要解决此问题,您需要确保在调用 'get_feature_names' 方法之前对 'CountVectorizer' 对象进行拟合。
以下是一个示例代码片段,展示了如何使用 'CountVectorizer' 进行拟合和获取特征名:
```python
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 创建一个 CountVectorizer 对象
vectorizer = CountVectorizer()
# 假设您有一些文本数据 texts
texts = ["This is the first document.", "This document is the second document.", "And this is the third one."]
# 对文本进行拟合
vectorizer.fit(texts)
# 获取特征名
feature_names = vectorizer.get_feature_names()
# 打印特征名
print(feature_names)
```
请确保在调用 'get_feature_names' 之前,您先对 'CountVectorizer' 对象进行了拟合。这样您就可以获取特征名了。希望这可以解决您的问题!如果您有任何其他问题,请随时向我提问。