开拓者亮仔

摘要： 原文链接：https://www.dataquest.io/blog/settingwithcopywarning/ 原文标题：Understanding SettingwithCopyWarning in pandas 原文发布时间：5 JULY 2017（需要注意时效性，文中有一些方法已经弃用， 阅读全文

摘要： Pandas可根据列名称选取，还可以根据列所在的position（数字，在第几行第几列，注意pandas行列的position是从0开始）选取。相关函数如下： 1）loc，基于列label，可选取特定行（根据行index）； 2）iloc，基于行/列的position； 3）at，根据指定行inde 阅读全文

摘要： 基本格式：dataframe[列名] 1.取多列 列名要用中括号括起来，所以下述命令 dataframe[['P4_profit_rate','P3PS','P3NS']] 没问题,返回pandas.core.frame.DataFrame类型的值 dataframe['P4_profit_rate 阅读全文

摘要： 我的Anaconda安装目录为D:\Anaconda3\ 在cmd中执行 会出现 随后输入pip 会出现等 随后输入 安装完成 阅读全文

摘要： 一、什么是gensimgensim是一个python的科学库，gensim包含了TF-IDF、随机投影、word2vec和document2vec算法的实现，分层Dirchlet过程（HDP），潜在语义分析（LSA）和潜在Dirichlet分配（LDA），包括分布式并行版本。主要是用来主题建模、文档 阅读全文

摘要： 0 前言 印象中，最開始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，我当时一直想看来着，记得还打印过一次，但不知是由于这篇文档的前序铺垫太长（如今才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础，但假设没有人帮助刚開始学习的人提纲挈领、把握主次 阅读全文

摘要： 这个案例是一个新闻标题分类的案例，NLPCC 2017 Shared Task也有一个类似的案例。因此我们先拿这个下手了。整个过程概括起来分为以下几步： 接下来我们对这4个部分的代码进行详细的讲解。 2.1 数据采集 从上面的代码中，我们可以看到获取数据很简单： 这里最重要的就是这个fetch_20 阅读全文

摘要： vectorizer = CountVectorizer() #构建一个计算词频（TF）的玩意儿，当然这里面不足是可以做这些transformer = TfidfTransformer() #构建一个计算TF-IDF的玩意儿tfidf = transformer.fit_transform(vect 阅读全文

摘要： 源自如http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/。 20newsgroups数据集是用于文本分类、文本挖据和信息检索研究的国际标准数据集之一。数据集收集了大约20,000左右的新闻组文档，均匀分为20个不同主题的新闻组集合。一些新闻组的主题特别相似(e.g. comp 阅读全文

摘要： 1、手写最基本读取f = open('8.iris.data','r',encoding='utf-8')x = []y = []for d in f: d = d.strip() if not d: continue d = d.split(',') x.append(list(map(float 阅读全文