python获取获取txt文件词向量过程详解文件词向量过程详解
主要介绍了python获取txt文件词向量过程详解，如何读取完整的大文件，而不会出现内存不足memery error等
问题，将读取出来的文件，保存为npy文件，根据词找到对应的向量,需要的朋友可以参考下
在读取https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors中的中文词向量时，选择了一个有3G多的txt文件，之前在做词向
量时用的是word2vec，所以直接导入模型然后indexword即可。
因为这是一个txt大文件，尝试了DataFrame，np.loadtxt等，都没有成功，其中主要遇到的问题是：
如何读取完整的大文件，而不会出现内存不足memery error等问题
将读取出来的文件，保存为npy文件
根据词找到对应的向量
解决办法解决办法：
尝试使用的代码：
代码1:
try:
lines=np.loadtxt(filepath)
catch:
感觉这块不会写了咦，，，
print(ValueError)
但这样的话，它就不会继续循环去读上边的txt了呢
代码2：
lines=[]
with open(filepath) as f:
for line in f:
lines.append(line)
np.save(filepath,lines)
代码3
def readEmbedFile(embedFile):
# embedId = {}
# input = open(embedFile,'r',encoding="utf-8")
# lines = []
# a=0
# for line in input:
# lines.append(line)
# a=a+1
# print(a)
# nwords = len(lines) - 1
# splits = lines[1].strip().split(' ') # 因为第一行是统计信息，所以用第二行
# dim = len(splits) - 1
# embeddings=[]
# # embeddings = [[0 for col in range(dim)] for row in range(nwords)]
# b=0
# for lineId in range(len(lines)):
# b=b+1
# print(b)
# splits = lines[lineId].split(' ')
# if len(splits) > 2:
# # embedId赋值
# embedId[splits[0]] = lineId
# # embeddings赋值
# emb = [float(splits[i]) for i in range(1, 300)]
# embeddings.append(emb)
# return embedId, embeddings
代码4：
def load_txt(filename):
lines=[]
vec_dict={}
with open(filename,r) as f:
for line in f:
list=line.strip()
lines.append(line)
for i, line in emuate(lines):
if i=0:
continue
line=line.split(" ")
wordID=line[0]
wordvec=[float line[i] for i in range(1,300)]
vec_dict[wordId]=np.array(wordvec)
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