标签：__ 抽取 return 第二十三 python feature 0.15698297 print data
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特征
特征抽取
# 特征抽取，特征抽取针对非连续型数据和对文本等进行特征值化
# 1. 导入Scikit-learn库
# sklearn特征抽取API
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 2.实例化CountVectorizer
vector = CountVectorizer()
# 3. 调用fit_transform
res = vector.fit_transform(["life is short, i like python","life is too long ,i dislike python"])
# 4. 打印结果
print(vector.get_feature_names())
print(res.toarray())
['dislike', 'is', 'life', 'like', 'long', 'python', 'short', 'too']
[[0 1 1 1 0 1 1 0]
[1 1 1 0 1 1 0 1]]
字典特征抽取
# 导入包
# DictVectorizer：对字典数据进行特征值化
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
def dictvec():
"""
字典数据抽取
:return: None
"""
# 实例化
dict = DictVectorizer(sparse=False)
# 调用
data = dict.fit_transform([{'city': '北京','temperature':100},{'city': '上海','temperature':60},{'city': '深圳','temperature':30}])
print(dict.get_feature_names())
print(dict.inverse_transform(data))
print(data)
return None
if __name__ == "__main__":
dictvec()
['city=上海', 'city=北京', 'city=深圳', 'temperature']
[{'city=北京': 1.0, 'temperature': 100.0}, {'city=上海': 1.0, 'temperature': 60.0}, {'city=深圳': 1.0, 'temperature': 30.0}]
[[ 0. 1. 0. 100.]
[ 1. 0. 0. 60.]
[ 0. 0. 1. 30.]]
文本特征抽取
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
def Countvec():
"""
对文本进行特征值化
：return: None
"""
cv = CountVectorizer()
data = cv.fit_transform(["life is short, i like python","life is too long ,i dislike python"])
print(data)
print(data.toarray())
print(cv.get_feature_names())
return None
if __name__ == "__main__":
Countvec()
(0, 5) 1
(0, 3) 1
(0, 6) 1
(0, 1) 1
(0, 2) 1
(1, 0) 1
(1, 4) 1
(1, 7) 1
(1, 5) 1
(1, 1) 1
(1, 2) 1
[[0 1 1 1 0 1 1 0]
[1 1 1 0 1 1 0 1]]
['dislike', 'is', 'life', 'like', 'long', 'python', 'short', 'too']
import jieba
def cutword():
con1 = jieba.cut("今天很残酷，明天更残酷，后天很美好，但绝对大部分是死在明天晚上，所以每个人不要放弃今天。")
con2 = jieba.cut("我们看到的从很远星系来的光是在几百万年之前发出的，这样当我们看到宇宙时，我们是在看它的过去。")
con3 = jieba.cut("如果只用一种方式了解某样事物，你就不会真正了解它。了解事物真正含义的秘密取决于如何将其与我们所了解的事物相联系。")
# 转换成列表
content1 = list(con1)
content2 = list(con2)
content3 = list(con3)
# 吧列表转换成字符串
c1 = ' '.join(content1)
c2 = ' '.join(content2)
c3 = ' '.join(content3)
return c1, c2, c3
def hanzivec():
"""
中文特征值化
:return: None
"""
c1, c2, c3 = cutword()
print(c1, c2, c3)
cv = CountVectorizer()
data = cv.fit_transform([c1, c2, c3])
print(cv.get_feature_names())
print(data.toarray())
return None
if __name__ == "__main__":
hanzivec()
Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache /tmp/jieba.cache
Loading model cost 0.829 seconds.
Prefix dict has been built successfully.
今天 很 残酷 ， 明天 更 残酷 ， 后天 很 美好 ， 但 绝对 大部分 是 死 在 明天 晚上 ， 所以 每个 人 不要 放弃 今天 。 我们 看到 的 从 很 远 星系 来 的 光是在 几百万年 之前 发出 的 ， 这样 当 我们 看到 宇宙 时 ， 我们 是 在 看 它 的 过去 。 如果 只用 一种 方式 了解 某样 事物 ， 你 就 不会 真正 了解 它 。 了解 事物 真正 含义 的 秘密 取决于 如何 将 其 与 我们 所 了解 的 事物 相 联系 。
['一种', '不会', '不要', '之前', '了解', '事物', '今天', '光是在', '几百万年', '发出', '取决于', '只用', '后天', '含义', '大部分', '如何', '如果', '宇宙', '我们', '所以', '放弃', '方式', '明天', '星系', '晚上', '某样', '残酷', '每个', '看到', '真正', '秘密', '绝对', '美好', '联系', '过去', '这样']
[[0 0 1 0 0 0 2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 2 0 1 0 2 1 0 0 0 1 1 0 0 0]
[0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 1 1]
[1 1 0 0 4 3 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 2 1 0 0 1 0 0]]
TF-IDF
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
def tfidfvec():
"""
中文特征值化
:return: None
"""
c1, c2, c3 = cutword()
print(c1, c2, c3)
tf = TfidfVectorizer()
data = tf.fit_transform([c1, c2, c3])
print(tf.get_feature_names())
print(data.toarray())
return None
if __name__ == "__main__":
tfidfvec()
今天 很 残酷 ， 明天 更 残酷 ， 后天 很 美好 ， 但 绝对 大部分 是 死 在 明天 晚上 ， 所以 每个 人 不要 放弃 今天 。 我们 看到 的 从 很 远 星系 来 的 光是在 几百万年 之前 发出 的 ， 这样 当 我们 看到 宇宙 时 ， 我们 是 在 看 它 的 过去 。 如果 只用 一种 方式 了解 某样 事物 ， 你 就 不会 真正 了解 它 。 了解 事物 真正 含义 的 秘密 取决于 如何 将 其 与 我们 所 了解 的 事物 相 联系 。
['一种', '不会', '不要', '之前', '了解', '事物', '今天', '光是在', '几百万年', '发出', '取决于', '只用', '后天', '含义', '大部分', '如何', '如果', '宇宙', '我们', '所以', '放弃', '方式', '明天', '星系', '晚上', '某样', '残酷', '每个', '看到', '真正', '秘密', '绝对', '美好', '联系', '过去', '这样']
[[0. 0. 0.21821789 0. 0. 0.
0.43643578 0. 0. 0. 0. 0.
0.21821789 0. 0.21821789 0. 0. 0.
0. 0.21821789 0.21821789 0. 0.43643578 0.
0.21821789 0. 0.43643578 0.21821789 0. 0.
0. 0.21821789 0.21821789 0. 0. 0. ]
[0. 0. 0. 0.2410822 0. 0.
0. 0.2410822 0.2410822 0.2410822 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0.2410822
0.55004769 0. 0. 0. 0. 0.2410822
0. 0. 0. 0. 0.48216441 0.
0. 0. 0. 0. 0.2410822 0.2410822 ]
[0.15698297 0.15698297 0. 0. 0.62793188 0.47094891
0. 0. 0. 0. 0.15698297 0.15698297
0. 0.15698297 0. 0.15698297 0.15698297 0.
0.1193896 0. 0. 0.15698297 0. 0.
0. 0.15698297 0. 0. 0. 0.31396594
0.15698297 0. 0. 0.15698297 0. 0. ]]
曾鸿举
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标签：__,抽取,return,第二十三,python,feature,0.15698297,print,data 来源： https://blog.csdn.net/zenghongju/article/details/104600520
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