我如何告诉NLTK以特定语言处理文本？偶尔我会编写一个专门的NLP例程来在非英语(但仍然是印欧语)文本域上进行POS标记、分词等。这个问题似乎只针对不同的语料库，而不是代码/设置的变化:POStagginginGerman或者，是否有专门用于python的希伯来语/西类牙语/波兰语NLP模块？ 最佳答案 我不确定您所说的代码/设置更改是什么。NLTK主要依赖于机器学习，“设置”通常是从训练数据中提取的。当谈到POS标记时，结果和标记将取决于您使用/训练的标记器。如果您自己训练，您当然需要一些西类牙语/波兰语训练数据。这些可能很难找到
如果我想按行(或按列)将函数应用于ndarray，我是看ufuncs(看起来不像)还是某种类型的数组广播(不是我要找的)要么？)？编辑我正在寻找类似于R的应用函数的东西。例如，apply(X,1,function(x)x*2)将通过匿名定义的函数将2乘以X的每一行，但也可以是命名函数。(这当然是一个愚蠢的、人为的例子，其中实际上不需要apply)。没有通用的方法来跨NumPy数组的“轴”应用函数，？ 最佳答案 首先，许多numpy函数都有一个axis参数。使用这种方法可能(并且更好)做您想做的事。但是，通用的“按行应用此函数”方法看
根据Python文档中的示例，我使用SimpleXMLRPCServer在Python中构建了一个xml-rpc服务器。我是从同一台机器上的Python客户端调用它的。服务器函数的主体自身执行速度非常快。但我发现xmlrpc客户端性能非常慢，每次调用需要一秒钟。(使用xmlrpclib。)我在网上找到的加速技术(skippingthegetfqdnresolution)没有帮助。我的连接URI是:'http://localhost:50080'我在Windows7上运行Python2.7x64，但它在32位Python2.7上运行相同。 最佳答案
我正在使用Spark1.4.1版的PythonAPI。我的行对象看起来像这样:row_info=Row(name=Tim,age=5,is_subscribed=false)我怎样才能得到对象属性的列表？类似于:["name","age","is_subscribed"] 最佳答案 如果您不关心顺序，您可以简单地从dict中提取这些:list(row_info.asDict())否则我知道的唯一选择是直接使用__fields__:row_info.__fields__ 关于python-
DataFrame的单行并排打印值，即column_name然后是columne_value在一行中，下一行包含下一个column_name和columne_value。例如下面的代码importpandasaspddf=pd.DataFrame([[100,200,300],[400,500,600]])forindex,rowindf.iterrows():#otheroperationsgoeshere....printrow第一行的输出为010012002300Name:0,dtype:int64有没有办法水平打印每一行并忽略数据类型名称？第一行示例:012100200300
我正在尝试绘制kmeans输出的散点图，该散点图将同一主题的句子聚集在一起。我面临的问题是绘制属于每个簇的特定颜色的点。sentence_list=["Hihowareyou","Goodmorning"...]#ihave10setenceskm=KMeans(n_clusters=5,init='k-means++',n_init=10,verbose=1)#with5cluster,iwant5differentcolorskm.fit(vectorized)km.labels_#[0,1,2,3,3,4,4,5,2,5]pipeline=Pipeline([('tfidf',T
我只是简单地将数据保存到文件中并读出它们，然后绘制直方图。但是，尽管我实际上没有对原始代码进行任何更改，但似乎出现了这个错误。谁能告诉我怎么了？非常感谢。这是hist()的代码f_120=plt.figure(1)plt.hist(tfirst_list,bins=6000000,normed=True,histtype="step",cumulative=True,color='g',label='firstanswer')plt.axvline(x=30,ymin=0,ymax=1,color='r',linestyle='--',label='30min')plt.axvline
我有一个大矩阵，我想将其转换为稀疏CSR格式。当我这样做时:importscipyasspKs=sp.sparse.csr_matrix(A)printKsA是稠密的，我得到(0,0)-2116689024.0(0,1)394620032.0(0,2)-588142656.0(0,12)1567432448.0(0,14)-36273164.0(0,24)233332608.0(0,25)23677192.0(0,26)-315783392.0(0,45)157961968.0(0,46)173632816.0等...我可以使用以下方法获取行索引、列索引和值的向量:Knz=Ks.non
我正在尝试学习Pandas，但我一直对以下内容感到困惑。我想用行平均值替换DataFrame中的NaN。因此，像df.fillna(df.mean(axis=1))这样的东西应该可以工作，但由于某种原因它对我来说失败了。我错过了什么，我在做什么有问题吗？是因为没有实现吗？见linkhereimportpandasaspdimportnumpyasnppd.__version__Out[44]:'0.15.2'In[45]:df=pd.DataFrame()df['c1']=[1,2,3]df['c2']=[4,5,6]df['c3']=[7,np.nan,9]dfOut[45]:c1
我有一个这样的数据框:RecID|A|B----------------1|a|abc2|b|cba3|c|bca4|d|bac5|e|abc并且想要从A和B创建另一列C，这样对于同一行，如果A列中的字符串包含在B列的字符串中，则C=True，否则C=False.我正在寻找的示例输出是这样的:RecID|A|B|C--------------------1|a|abc|True2|b|cba|True3|c|bca|True4|d|bac|False5|e|abc|False有没有一种方法可以在不使用循环的情况下在pandas中快速执行此操作？谢谢 最佳答案
