我正在寻找与C++vector::reserve()等效的Python。我不知道这个列表会提前有多大，但我知道它会相当大，而且我想尽可能避免调整大小，因为列表在一个深层的内部循环中增长。与vector::reserve()惯用语相比，到目前为止我提出的唯一解决方案非常麻烦。该解决方案是使用[None]*K预先创建列表，在单独的计数器中跟踪列表的大小，根据需要将项目附加或设置到列表中，然后在完全构建后复制列表的一部分。有其他选择吗？ 最佳答案 不管怎样，我做了一些性能测试:deffoo(n):x=[]foryinxrange(n):x
我目前在我的word2vec模型中使用uni-gram，如下所示。defreview_to_sentences(review,tokenizer,remove_stopwords=False):#Returnsalistofsentences,whereeachsentenceisalistofwords##NLTKtokenizertosplittheparagraphintosentencesraw_sentences=tokenizer.tokenize(review.strip())sentences=[]forraw_sentenceinraw_sentences:#Ifas
我正在尝试使用python库python-docx在MSWord文件中写入文本。我已经浏览了python-docx字体颜色的文档onthislink并在我的代码中应用了相同的方法，但到目前为止我没有成功。这是我的代码:fromdocximportDocumentfromdocx.sharedimportRGBColordocument=Document()run=document.add_paragraph('sometext').add_run()font=run.fontfont.color.rgb=RGBColor(0x42,0x24,0xE9)p=document.add_pa
我只看到几个问题问这个问题，但还没有一个有答案，所以我想我不妨试试。我一直在使用gensim的word2vec模型来创建一些向量。我将它们导出为文本，并尝试将其导入到嵌入投影仪的tensorflow实时模型中。一个问题。没用。它告诉我张量格式不正确。因此，作为初学者，我想我应该向一些更有经验的人请教可能的解决方案。相当于我的代码:importgensimcorpus=[["words","in","sentence","one"],["words","in","sentence","two"]]model=gensim.models.Word2Vec(iter=5,size=64)mo
这个问题在这里已经有了答案:Matchawholewordinastringusingdynamicregex(1个回答)Wordboundarywithwordsstartingorendingwithspecialcharactersgivesunexpectedresults(2个答案)关闭4年前。我有一个脚本可以运行到我的文本中并搜索并替换我在数据库中写的所有句子。脚本:withopen('C:/Users/User/Desktop/Portuguesetranslator.txt')asf:forlinf:s=l.split('*')editor.replace(s[0],s
我最近开始使用nltk模块进行文本分析。我被困在一个点上。我想在数据帧上使用word_tokenize，以获得数据帧特定行中使用的所有单词。dataexample:text1.Thisisaverygoodsite.Iwillrecommendittoothers.2.Canyoupleasegivemeacallat9983938428.haveissueswiththelistings.3.goodwork!keepitup4.notaveryhelpfulsiteinfindinghomedecor.expectedoutput:1.'This','is','a','very',
我正在尝试使用一个大约有17万行的文件来训练word2vec模型，每行一个句子。我想我可能代表一个特殊的用例，因为“句子”有任意字符串而不是字典单词。每句(行)约100个字，每个“字”约20个字符，有“/”等字符，也有数字。训练代码很简单:#asshowninhttp://rare-technologies.com/word2vec-tutorial/importgensim,logging,oslogging.basicConfig(format='%(asctime)s:%(levelname)s:%(message)s',level=logging.INFO)classMySen
我想在TfidfVectorizer中的stop_words中再添加几个词。我遵循了Addingwordstoscikit-learn'sCountVectorizer'sstoplist中的解决方案.我的停用词列表现在包含“英语”停用词和我指定的停用词。但TfidfVectorizer仍然不接受我的停用词列表，我仍然可以在我的功能列表中看到这些词。下面是我的代码fromsklearn.feature_extractionimporttextmy_stop_words=text.ENGLISH_STOP_WORDS.union(my_words)vectorizer=TfidfVect
我正在使用预先训练的谷歌新闻数据集，通过在python中使用Gensim库来获取词向量model=Word2Vec.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin',binary=True)加载模型后，我将训练评论句子单词转换为向量#readingallsentencesfromtrainingfilewithopen('restaurantSentences','r')asinfile:x_train=infile.readlines()#cleaningsentencesx_train=[review_to_word
寻找一种以编程方式将注释(使用Word中的注释功能)插入MSWord文档中特定位置的方法。我更喜欢一种可在最新版本的MSWord标准格式中使用并可在非Windows环境中实现的方法(最好使用Python和/或CommonLisp)。我一直在查看OpenXMLSDK，但似乎无法在那里找到解决方案。 最佳答案 这是我做的:用word创建一个简单的文档(即一个非常小的文档)在Word中添加评论另存为docx。使用python的zip模块访问存档(docx文件是ZIP存档)。将条目“word/document.xml”的内容转储到存档中。这
