python 分析word word2vec python

求python数据分析基础教程

这里用的是office2010版，其他版本大同小异。

首先创建好文档，点击“插入”怎么在WORD文档中插入文件对象在插入栏中找到“对象”，点击怎么在WORD文档中插入文件对象接下来点击“由文件创建”怎么在WORD文档中插入文件对象点击“浏览”怎么在WORD文档中插入文件对象接下来就是找到自己所要插入的文件怎么在WORD文档中插入文件对象最后一步点击“确定”即可怎么在WORD文档中插入文件对象这是插入文件的样子啦。

希望对大家有帮助怎么在WORD文档中插入文件对象

lda 数据量大怎么办 python

' def windex &nbsp,&nbsp# -*-&nbsp, inverted &nbsp, 2015-11-23 that word ＂location) location is the word_list = the word; word_primitive word_split(text): ＂＂＂ Split &quot.setdefault(word; True) for = jieba.cut(text;Multi-Document ' Created byte starting a list of tuple (inverted), using contains inverted {word;＂ word_split(text): locations&nbsp. = {} for ＂ (word; &nbsp, in return&nbsp, return position of []) locations.append(index) ＂ Inverted-Index&nbsp. ＂ word_list; -*- import jieba = inverted;inverted_index(text): ＂＂＂ Create an Inverted-Index of the as of doc_id ＂&nbsp.append((windex, word)) windex += 1 word_primitive: if len(word)&nbsp:[locations]} &quot: 0; [] ''identifier. {word:{doc_id:[locations]}} a text in words. Returns = 0 document ''＂doc_index): ＂＂＂ Add >'', the document doc_id to the on word_list def Invertd-Index doc_index word specified text document;def inverted_index_add(inverted, doc_id; in for word; cut_all = locations in doc_index.iteritems(): indices = inverted.setdefault(word, {}) indices[doc_id] = locations return inverted def search_a_word(inverted, word): ＂＂＂ search one word ＂＂＂ word = word.decode('utf-8') if word not in inverted: return None else: word_index = inverted[word] return word_index def search_words(inverted, wordList): ＂＂＂ search more than one word ＂＂＂ wordDic = [] docRight = [] for word in wordList: if isinstance(word, str): word = word.decode('utf-8') if word not in inverted: return None else: element = inverted[word].keys() element.sort() wordDic.append(element) numbers = len(wordDic) inerIndex = [0 for i in range(numbers)] docIndex = [wordDic[i][0] for i in range(numbers)] flag = True while flag: if min(docIndex) == max(docIndex): docRight.append(min(docIndex)) inerIndex = [inerIndex[i]+1 for i in range(numbers)] for i in range(numbers): if inerIndex[i] >= len(wordDic[i]): flag = False return docRight docIndex = [wordDic[i][inerIndex[i]] for i in range(numbers)] else: minIndex = min(docIndex) minPosition = docIndex.index(minIndex) inerIndex[minPosition] += 1 if inerIndex[minPosition] >= len(wordDic[minPosition]): flag = False return docRight docIndex = [wordDic[i][inerIndex[i]] for i in range(numbers)] def search_phrase(inverted, phrase): ＂＂＂ search phrase ＂＂＂ docRight = {} temp = word_split(phrase) wordList = [temp[i][1] for i in range(len(temp))] docPossible = search_words(inverted, wordList) for doc in docPossible: wordIndex = [] indexRight = [] for word in wordList: wordIndex.append(inverted[word][doc]) numbers = len(wordList) inerIndex = [0 for i in range(numbers)] words = [wordIndex[i][0] for i in range(numbers)] flag = True while flag: if words[-1] - words[0] == numbers - 1: indexRight.append(words[0]) inerIndex = [inerIndex[i]+1 for i in range(numbers)] for i in range(numbers): if inerIndex[i] >= len(wordIndex[i]): flag = False docRight[doc] = indexRight break if flag: words = [wordIndex[i][inerIndex[i]] for i in range(numbers)] else: minIndex = min(words) minPosition = words.index(minIndex) inerIndex[minPosition] += 1 if inerIndex[minPosition] >= len(wordIndex[minPosition]): flag = False break if flag: words = [wordIndex[i][inerIndex[i]] for i in range(numbers)] return docRight if __name__ == '__main__': doc1 = ＂＂＂ 中文分词指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。

分词就是将连续的字序列按照一定的规范 重新组合成词序列的过程。

我们知道，在英文的行文中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文 只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界，唯独词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样 存在短语的划分问题，不过在词这一层上，中文比之英文要复杂的多、困难的多。

＂＂＂ doc2 = ＂＂＂ 存在中文分词技术，是由于中文在基本文法上有其特殊性，具体表现在： 与英文为代表的拉丁语系语言相比，英文以空格作为天然的分隔符，而中文由于继承自古代汉语的传统， 词语之间没有分隔。

古代汉语中除了连绵词和人名地名等，词通常就是单个汉字，所以当时没有分词 书写的必要。

而现代汉语中双字或多字词居多，一个字不再等同于一个词。

在中文里，“词”和“词组”边界模糊 现代汉语的基本表达单元虽然为“词”，且以双字或者多字词居多，但由于人们认识水平的不同，对词和 短语的边界很难去区分。

例如：“对随地吐痰者给予处罚”，“随地吐痰者”本身是一个词还是一个短语，不同的人会有不同的标准， 同样的“海上”“酒厂”等等，即使是同一个人也可能做出不同判断，如果汉语真的要分词书写，必然会出现 混乱，难度很大。

中文分词的方法其实不局限于中文应用，也被应用到英文处理，如手写识别，单词之间的空格就不很清楚， 中文分词方法可以帮助判别英文单词的边界...

如何利用Python抓取PDF中的某些内容

f = open(＂foo.txt＂) ？ ？ ？ ？ ？ ？ # 打开文件 line = f.eadline（) ？ ？ ？ ？ ？ ？ # 读第一行 line = f.eadline（) ？ ？ ？ ？ ？ ？ # 读第二行 ct=0； ？ ？ ？ ？ ？ ？ ？ ？ ？ ？ ？ ？ ？ # 计数 while line: ? ?line = f.eadline() ? ?ct =line.count(＂name＂) ？ ？ ？# 逐行统计，要找的字串为name f.close() pint (ct) ？ ？ ？ ？ ？ ？ ？ ？ ？ ？ ？#输出结果 追答 ： 有个小问题，while中两句写反了，正确的f = open(＂foo.txt＂) # 打开文件 line = f.eadline（) # 读第一行line = f.eadline（) # 读第二行ct=0； # 计数 while line: ct =line.count(＂name＂) # 逐行统计，要找的字串为name line = f.eadline()f.close()pint (ct) #输出结果

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