仅使用python正则表达式，如何查找和替换句子中第n次出现的单词？例如:str='catgoosemousehorsepigcatcow'new_str=re.sub(r'cat',r'Bull',str)new_str=re.sub(r'cat',r'Bull',str,1)new_str=re.sub(r'cat',r'Bull',str,2)我上面有一个句子，其中“猫”这个词在句子中出现了两次。我想将第二次出现的“猫”更改为“公牛”，而第一个“猫”字保持不变。我的最后一句话看起来像:“猫鹅鼠马pig牛牛”。在我上面的代码中，我尝试了3次不同的时间无法得到我想要的。
我不熟悉正则表达式，如果有人使用正则表达式提供解决方案可以解释他们的语法，这样我就可以将其应用于future的情况，那就太好了。我有一个字符串(即'Description:Maryhadalittlelamb')，我想删除'Description:'这样该字符串就会读取'Maryhadalittlelamb,'但只是第一个实例，这样如果字符串是'Description:Description'，则新字符串将是'说明。'有什么想法吗？谢谢! 最佳答案 Python的str.replace有一个最大替换参数。因此，在您的情况下，请执行以
我需要将1-99中的数字转换为单词。这是我到目前为止得到的:num2words1={1:'One',2:'Two',3:'Three',4:'Four',5:'Five',\6:'Six',7:'Seven',8:'Eight',9:'Nine',10:'Ten',\11:'Eleven',12:'Twelve',13:'Thirteen',14:'Fourteen',\15:'Fifteen',16:'Sixteen',17:'Seventeen',18:'Eighteen',19:'Nineteen'}num2words2=['Twenty','Thirty','Forty','F
我想将一个句子拆分成一个单词列表。对于英语和欧洲语言，这很简单，只需使用split()>>>"Thisisasentence.".split()['This','is','a','sentence.']但我还需要处理中文等不使用空格作为单词分隔符的语言的句子。>>>u"这是一个句子".split()[u'\u8fd9\u662f\u4e00\u4e2a\u53e5\u5b50']显然那是行不通的。如何将这样的句子拆分为单词列表？更新:到目前为止，答案似乎表明这需要自然语言处理技术，而且中文的词界是模糊的。我不确定我明白为什么。汉语中的边界这个词对我来说似乎非常明确。每个中文单词/字符都
MATLAB有一个很好的silhouettefunction帮助评估k-means的聚类数。是否也有Python的Numpy/Scipy的等效项？ 最佳答案 我在下面展示了一个示例silhouette在MATLAB和Python/Numpy中实现(请记住，我更擅长MATLAB):1)软件functions=mySilhouette(X,IDX)%#X:matrixofsizeN-by-p,datawhererowsareinstances%#IDX:vectorofsizeN,clusterindexofeachinstance(s
我想使用谱聚类对python中的图形进行聚类。谱聚类是一种更通用的技术，不仅可以应用于图形，还可以应用于图像或任何类型的数据，但是，它被认为是一种特殊的图形聚类技术。遗憾的是，我在网上找不到python中的谱聚类图示例。ScikitLearn记录了两种谱聚类方法:SpectralClustering和spectral_clustering看起来它们不是别名。这两种方法都提到它们可以用于图表，但没有提供具体说明。Neitherdoestheuserguide.我有askedforsuchanexamplefromthedevelopers，但他们工作过度，还没有做到。记录这一点的一个很好
我有一个包含一些时间序列的DataFrame。我从这些时间序列创建了一个相关矩阵，我想在这个相关矩阵上创建一个层次聚类。我怎样才能做到这一点？##let'tpretendthisDataFramecontainssometimeseries#df=pd.DataFrame((np.random.randn(150)).reshape(10,15))012131400.3697460.093882-0.656211....-0.59693600.09596010.6414571.120405-0.468639....-2.0708021-1.25415920.360756-0.22255
我有如下表格:URNFirm_Name0104472R.X.Yah&Co1104873BigBuildingSociety2109986StJames'sSociety3114058TheKensingtonSocietyLtd4113438MMVOilAssociatesLtd我想计算Firm_Name列中所有单词的频率，以获得如下输出:我试过下面的代码:importpandasaspdimportnltkdata=pd.read_csv("X:\Firm_Data.csv")top_N=20word_dist=nltk.FreqDist(data['Firm_Name'])prin
我想编写一个正则表达式来搜索某些单词的存在，但它们出现的顺序无关紧要。例如，搜索“Tim”和“stupid”。我的正则表达式是Tim.*stupid|stupid.*Tim。但是是否可以编写一个更简单的正则表达式(例如，这两个词在正则表达式本身中只出现一次)？ 最佳答案 看这个正则表达式:/^(?=.*Tim)(?=.*stupid).+/正则表达式解释:^断言字符串开头的位置。(?=.*Tim)断言字符串中存在“Tim”。(?=.*stupid)断言字符串中存在“stupid”。.+现在我们的短语已经存在，这个字符串是有效的。继续
stackoverflow上的几个问题都提到了这个问题，但是一直没有找到具体的解决办法。我有一个由余弦相似度(值介于0和1之间)组成的方阵，例如:|A|B|C|DA|1.0|0.1|0.6|0.4B|0.1|1.0|0.1|0.2C|0.6|0.1|1.0|0.7D|0.4|0.2|0.7|1.0方阵可以是任意大小。我想获得最大化集群中元素之间的值的集群(我不知道有多少)。IE。对于上面的例子，我应该得到两个集群:BA、C、D因为C和D之间的值最高，A和C之间的值也最高。一个项目只能在一个集群中。对于这个问题，召回率不是那么重要，但精度非常重要。输出三个集群是可以接受的:1)B,2)A
