我正在浏览thisquestion.我只是想知道NLTK在单词/句子标记化方面是否会比正则表达式更快。 最佳答案 默认的nltk.word_tokenize()使用Treebanktokenizer模拟来自PennTreebanktokenizer的分词器.请注意，str.split()并未实现语言学意义上的记号，例如:>>>sent="Thisisafoo,barsentence.">>>sent.split()['This','is','a','foo,','bar','sentence.']>>>fromnltkimportw
我有两个字符串a="abcfeat.def"b="abcFeat.def"我想检索单词feat.或Feat.之前的字符串这就是我在做的a.split("feat.",1)[0].rstrip()这将返回abc。但是如何使用分隔符执行不区分大小写的搜索？这是我目前尝试过的b.split("feat."or"Feat.",1)[0].rstrip()输出-abc壮举。defb.split("feat."and"Feat.",1)[0].rstrip()输出-abca.split("feat."and"Feat.",1)[0].rstrip()输出-abcfeat.def.a.split("
为了在cython中快速除法，我可以使用编译指令@cython.cdivision(True)这是可行的，因为生成的C代码没有零除检查。但是由于某种原因，它实际上使我的代码变慢了。这是一个例子:@cython.boundscheck(False)@cython.wraparound(False)@cython.nonecheck(False)@cython.cdivision(True)defexample1(double[:]xi,double[:]a,double[:]b,intD):cdefintkcdefdouble[:]x=np.zeros(D)forkinrange(D):
有一件事我不明白......假设您有一个text="helloworld"并且您想要拆分它。在某些地方，我看到人们想要拆分文本:string.split(text)在其他地方，我看到人们只是在做:text.split()有什么区别？为什么你以一种方式或另一种方式做？你能给我一个理论解释吗？ 最佳答案 有趣的是，两者的文档字符串在Python2.5.1中并不完全相同:>>>importstring>>>help(string.split)Helponfunctionsplitinmodulestring:split(s,sep=Non
我是sklearn的新用户，在sklearn.model_selection的train_test_split中遇到了一些意外行为。我有一个pandasdataframe，我想将其分成训练集和测试集。我想在我的dataframe中按至少2列(但最好是4列)对我的数据进行分层。当我尝试这样做时，sklearn没有发出警告，但后来我发现在我的最终数据集中有重复的行。我创建了一个示例测试来展示这种行为:fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splita=np.array([iforiinrange(1000000)])b=[i%10forii
我正在上sklearn课DecisionTreeClassifier.查看类的参数，我们有两个参数min_samples_split和min_samples_leaf。它们背后的基本思想看起来很相似，您可以指定决定一个节点是叶节点还是进一步拆分所需的最小样本数。当一个暗示另一个时，为什么我们需要两个参数？。有什么理由或场景可以区分它们吗？ 最佳答案 来自文档:Themaindifferencebetweenthetwoisthatmin_samples_leafguaranteesaminimumnumberofsamplesina
在我的优化探索中，我发现内置的split()方法比等效的re.split()方法快大约40%。虚拟基准(易于复制粘贴):importre,time,randomdefrandom_string(_len):letters="ABC"return"".join([letters[random.randint(0,len(letters)-1)]foriinrange(_len)])r=random_string(2000000)pattern=re.compile(r"A")start=time.time()pattern.split(r)print"withre.split:",tim
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
我有一组3个元素需要在初始屏幕上看到，而这些元素下方的正文中的内容需要位于初始屏幕底部下方，但用户仍然需要能够加载后滚动到所有内容。这方面的完美示例是dropbox.com上的登录页面(注销时)。无论用户缩小多少，该行下方的元素都位于其下方，直到用户向下滚动才可见。我正在寻找一个好的CSS或jQuery解决方案。我看过this但我不能简单地将这3个元素绝对化。对我来说最好的方法是将第3个div的高度扩展到初始屏幕的底部，我该怎么做？编辑:我总共有大约6个div，我只希望前3个可见，而其余的必须低于初始屏幕边界。编辑:这是div布局的图片: 最佳答案
已经4天了，我试过很多不同的方法，现在我有点想放弃了，这似乎是不可能的事情......我正在尝试创建一个脚本，它将生成一个html文本，并在它计算出x个单词后将其放入博客文章中，比方说在它计算出10个单词后。我能够通过使用正则表达式(拆分)来实现这一点，但正则表达式正在剥离我帖子的HTML。理论上这很简单，但我不知道为什么在实践中如此复杂。我不能使用段落或任何元素作为引用，它必须仅在文本后插入html，而不是在代码标签内，例如，我有somecodeMyblogtext---Thetextthatneedstobeinserted--，它不能计算脚本标签内的内容，它应该只计算纯文本并在其
