问题给定一个字符串列表，从列表中找到出现在给定文本中的字符串。示例list=['red','hello','howareyou','hey','deployed']text='hello,Thisissharedright?howareyoudoingtonight'result=['red','howareyou','hello']'red'因为它有'shared'有'red'作为子串这与thisquestion非常相似除了我们需要查找的词也可以是子串。列表非常大，并且随着用户的增加而增加，而不是整个长度几乎相同的文本。我正在考虑有一个解决方案，其中时间复杂度取决于文本的长度而不是单
如何在scipy/numpy中对相关矩阵运行层次聚类？我有一个100行乘9列的矩阵，我想通过9种条件下每个条目的相关性来分层聚类。我想使用1-pearson相关作为聚类的距离。假设我有一个包含100x9矩阵的numpy数组X，我该怎么做？我尝试使用hcluster，基于这个例子:Y=pdist(X,'seuclidean')Z=linkage(Y,'single')dendrogram(Z,color_threshold=0)但是，pdist不是我想要的，因为那是欧氏距离。有什么想法吗？谢谢。 最佳答案 只需将指标更改为correl
我正在尝试解决一个难题，但迷路了。这是我应该做的:INPUT:fileOUTPUT:dictionaryReturnadictionarywhosekeysareallthewordsinthefile(brokenbywhitespace).Thevalueforeachwordisadictionarycontainingeachwordthatcanfollowthekeyandacountforthenumberoftimesitfollowsit.Youshouldlowercaseeverything.Usestripandstring.punctuationtostrip
我正在尝试从德语文档中提取单词，当我使用nltk教程中描述的以下方法时，我无法获得具有语言特定特殊字符的单词。ptcr=nltk.corpus.PlaintextCorpusReader(Corpus,'.*');words=nltk.Text(ptcr.words(DocumentName))如何获取文档中的单词列表？德语短语VeränderungenübereinenWalzer的nltk.tokenize.WordPunctTokenizer()示例如下:In[231]:nltk.tokenize.WordPunctTokenizer().tokenize(u"Veränderu
Stackoverflow通过获取当前所问问题的标题并从中删除10,000个最常见的英语单词(根据Google的说法)来实现其“相关问题”功能。然后将剩余的词作为全文搜索提交以查找相关问题。我想在我的Django站点中做类似的事情。根据Python中的一长串单词过滤字符串(在本例中为问题标题)的最佳方法是什么？有什么库可以让我高效地做到这一点？ 最佳答案 您可以使用Python中的集合和字符串功能非常简单地完成此操作并查看其执行情况(过早的优化是万恶之源!):common_words=frozenset(("if","but","a
我有一些代码可以从我的数据集中删除停用词，因为停用列表似乎没有删除大部分我也想要的词，我正在寻找向这个停用列表添加词，以便对于这种情况，它将删除它们。我用来删除停用词的代码是:word_list2=[w.strip()forwinword_listifw.strip()notinnltk.corpus.stopwords.words('english')]我不确定添加单词的正确语法，而且似乎无法在任何地方找到正确的语法。任何帮助表示赞赏。谢谢。 最佳答案 您可以简单地使用append方法向其中添加单词:stopwords=nltk.
是否可以使用LDA在gensim中对给定的一组输入进行聚类？我该怎么做？ 最佳答案 LDA生成语料库中文档的低维表示。对于这种低d表示，您可以应用聚类算法，例如k-均值。由于每个轴对应一个主题，因此更简单的方法是将每个文档分配给其投影最大的主题。 关于python-在gensim中使用LatentDirichlet分配算法进行聚类，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6
我是Python新手，试图理解给定的答案here计算文档中唯一单词的问题。答案是:printlen(set(w.lower()forwinopen('filename.dat').read().split()))Readstheentirefileintomemory,splitsitintowordsusingwhitespace,convertseachwordtolowercase,createsa(unique)setfromthelowercasewords,countsthemandprintstheoutput为了尝试理解这一点，我尝试逐步在Python中实现它。我可以使
我已经使用sklearn使用Kmeans完成了聚类。虽然它有一种打印质心的方法，但我发现scikit-learn没有一种方法可以打印出每个集群的集群点(或者我到目前为止还没有看到它)，这很奇怪。有没有一种巧妙的方法来获取每个集群的集群点？我目前有这个相当笨拙的代码来执行此操作，其中V是数据集:defgetClusterPoints(V,labels):clusters={}forlinrange(0,max(labels)+1):data_points=[]indices=[ifori,xinenumerate(labels)ifx==l]foridxinindices:data_po
抱歉，如果问题有点令人困惑。这类似于thisquestion我认为上述问题接近我想要的，但在Clojure中。有another问题我需要这样的东西，但在那个问题中没有“[br]”，而是需要搜索和删除的字符串列表。希望我说清楚了。我认为这是因为python中的字符串是不可变的。我有一个需要从字符串列表中删除的干扰词列表。如果我使用列表理解，我最终会一次又一次地搜索相同的字符串。因此，只有“of”被删除，而不是“the”。所以我修改后的列表看起来像这样places=['NewYork','theNewYorkCity','atMoscow'andmanymore]noise_words_l
