我正在尝试使用nltk.tag.stanfordmodule用于标记句子(首先像wiki的示例)，但我不断收到以下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"test.py",line28,inprintst.tag(word_tokenize('Whatistheairspeedofanunladenswallow?'))File"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/nltk/tag/stanford.py",line59,intagreturnself.tag_sents([tokens])[0]File"/

我想将nltk.pos_tag返回的词性(POS)用于sklearn分类器，如何将它们转换为向量并使用它？例如sent="这是POS示例"tok=nltk.tokenize.word_tokenize(已发送)pos=nltk.pos_tag(tok)打印(位置)返回以下内容[('This','DT'),('is','VBZ'),('POS','NNP'),('example','NN')]现在我无法应用任何矢量化器(DictVectorizer，或FeatureHasher，来自scikitlearn的CountVectorizer)在分类器中使用请推荐

为自己创建一个简单的通行证生成器，我注意到如果我希望我的人口只有数字(0-9)，总共有10个选项，如果我希望我的长度超过10，它不会使用更多的数字然后一次并返回“样本大于总体”错误。是否可以维护代码，但添加/减少代码行使其工作？还是我必须使用随机选择？importstringimportrandomz=int(raw_input("for:\nnumbersonlychoose1,\nlettersonlychoose2,\nlettersandnumberschoose3,\nforeverythingchoose4:"))ifz==1:x=string.digitselifz==2

我喜欢Python求和函数:>>>z=[1]*11>>>zsum=sum(z)>>>zsum==11True我想要使用异或(^)而不是加(+)的相同功能。我想用map。但我不知道该怎么做。有什么提示吗？我对此不满意:defxor(l):r=0forvinl:r^=vreturnv我想要一个使用map的1类轮。提示？ 最佳答案 zxor=reduce(lambdaa,b:a^b,z,0)importoperatorzxor=reduce(operator.xor,z,0) 关于Python

我很奇怪地注意到，np.sum比手写求和慢10倍。带轴的np.sum:p1=np.random.rand(10000,2)deftest(p1):returnp1.sum(axis=1)%timeittest(p1)186µs±4.21µsperloop(mean±std.dev.of7runs,1000loopseach)没有轴的np.sum:p1=np.random.rand(10000,2)deftest(p1):returnp1.sum()%timeittest(p1)17.9µs±236nsperloop(mean±std.dev.of7runs,10000loopseach

python随机模块的性能问题，特别是random.sample和random.shuffle出现在thisquestion中。.在我的电脑上，我得到以下结果:>python-mtimeit-s'importrandom''random.randint(0,1000)'1000000loops,bestof3:1.07usecperloop>python3-mtimeit-s'importrandom''random.randint(0,1000)'1000000loops,bestof3:1.3usecperloop与python2相比，python3的性能下降了20%以上。情况变得

我想知道Python是否具有与R中的sample()函数等效的功能。sample()函数使用替换或不替换从x的元素中获取指定大小的样本。语法是:sample(x,size,replace=FALSE,prob=NULL)(更多信息here) 最佳答案 我认为numpy.random.choice(a,size=None,replace=True,p=None)可能正是您要找的。p参数对应于sample()函数中的prob参数。 关于python-是否有与R的sample()函数等效的Py

我正在使用NLTK对网络请求中的数百条推文进行POS标记。如您所知，Django为每个请求实例化一个请求处理程序。我注意到这一点:对于一个请求(约200条推文)，第一条推文需要约18秒来标记，而所有后续推文需要约120毫秒来标记。我可以做些什么来加快这个过程？我可以执行“预热请求”以便为每个请求加载模块数据吗？classMyRequestHandler(BaseHandler):defread(self,request):#thisrunsforaGETrequest#...inaloop:tokens=nltk.word_tokenize(tweet)tagged=nltk.pos_

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