如何从一列数据帧中计算tfidf分数并提取具有最小分数阈值的单词
从一列数据帧中计算tfidf分数并提取具有最小分数阈值的单词，可以按照以下步骤进行：
- 导入必要的库和模块：
- 导入必要的库和模块：
- 准备数据： 假设数据列名为"Text"，包含了一系列文本数据。
- 创建TfidfVectorizer对象：
- 创建TfidfVectorizer对象：
- 将文本数据转换为tfidf矩阵：
- 将文本数据转换为tfidf矩阵：
- 获取特征词列表：
- 获取特征词列表：
- 计算每个单词的tfidf分数：
- 计算每个单词的tfidf分数：
- 创建一个空的DataFrame用于存储结果：
- 创建一个空的DataFrame用于存储结果：
- 遍历每个单词和对应的tfidf分数，并将分数大于等于最小分数阈值的单词添加到结果DataFrame中：
- 遍历每个单词和对应的tfidf分数，并将分数大于等于最小分数阈值的单词添加到结果DataFrame中：
- 打印或返回结果DataFrame：
- 打印或返回结果DataFrame：
以上是从一列数据帧中计算tfidf分数并提取具有最小分数阈值的单词的步骤。在这个过程中，我们使用了sklearn库中的TfidfVectorizer来计算tfidf分数，并通过遍历每个单词的分数来提取满足条件的单词。请注意，这只是一个示例，具体的实现可能会根据数据和需求的不同而有所调整。
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如何将以下具有若干文档中每个单词的tf-idf分数的pandas数据帧转换为名为"tfdif“的矩阵，以便实现以下示例
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from nltk.stem.porter import PorterStemmer str = 'this sentence has unseen text such as computer but also king lord juliet' response = tfidf.transform([str])
浏览 1提问于2016-02-21得票数 0
我在试着从一个数据帧中提取两个数据帧。数据帧有两组单词(中性和非中性)，因此我需要将其划分为一个只包含中性单词的数据集和一个只包含非中性单词(管理所有行和列)的数据集中。这些单词在名为PALABRA的专栏中。 这是一个变量中单词的例子(它们比这些多得多)： neutral_words = ('CAR','CLOUD','SUN')
nonneutral_words = ('ACCIDENT','BUG','BURN') df如下所示： PRESSEDKEY PALABRA COLOR
浏览 30提问于2021-04-21得票数 2
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我有一个分组df：
id text
100 he loves ice cream
100 she loves ice
100 i hate avocado
我正在用这个函数提取大写、频率和tfidf分数：
def extractFeatures(groupedDF, textCol):
features = pd.DataFrame()
for id, group in tqdm(groupedDF):
freq = cv.fit_transform(group[textCol])
tfidf = tv.fit_tr
浏览 2提问于2017-08-25得票数 0
我想计算每句话的TFIDF分数。我能够计算出句子中每个单词的Tf-IDF分数。 如何添加新列“tf-idf score”，该列显示dataframe中每个句子的tf-idf分数。 消息数据帧- #TF-IDF is a statistical measure that evaluates how relevant a word is to a document in a collection of documents.Higher the TF-IDF score,higher the relevance of word.
feature_names = cv.get_feature_n
浏览 37提问于2021-08-27得票数 0
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1回答
现在我有了一个df，它包含一个标记化单词列表，我想创建一个额外的列，其中包含该列中每个令牌的tfidf分数(语料库是该列中的所有标记，tf由每一行中的标记组计算)。
谢谢
浏览 9提问于2022-07-19得票数 3
我正在构建一个音乐推荐引擎，它使用歌曲的歌词来找出歌曲在情感上有多密切。我使用了tfidf算法(这里没有显示)为每首歌生成一个分数，并且我想在一个名为tfidf的django模型字段中存储每个曲目的tfidf分数。但是我想按照0-1的标准来规范每一个tfidf分数。
我遇到的困难是，当有人在管理界面中输入tfidf值时，如何将这些tfidf分数自动规范化。因此，假设您已经进入管理界面，并希望将歌曲"In Da Club“添加到数据库中。您输入歌曲的名称，它的tfidf评分如下：
我想要做的是确保一旦您按下“保存”按钮，它就会自动使用规范化值填充空的normalized_tfi
浏览 6提问于2012-05-08得票数 2
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我取了一列数据集，每一行都有文本形式的描述。我正在尝试查找tf-idf大于某个值n的单词，但代码给出了一个分数矩阵，如何对分数进行排序和过滤，并查看相应的单词。 tempdataFrame = wineData.loc[wineData.variety == 'Shiraz',
'description'].reset_index()
tempdataFrame['description'] = tempdataFrame['description'].apply(lambda
x: str.lower(x))
from
浏览 16提问于2019-04-06得票数 3
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我有一个tweet的数据帧，我试图在词条化的'tweet‘列上计算Tf-Idf。我对词汇化的结果有一个问题，并且在尝试计算Tf-Idf时得到一个错误。 下面是我的代码： w_tokenizer = nltk.tokenize.WhitespaceTokenizer()
lemmatizer=WordNetLemmatizer()
def lemmatize_text(tweet):
return [lemmatizer.lemmatize(w) for w in w_tokenizer.tokenize(tweet)]
df['tweet_lemmatized&#
浏览 54提问于2020-07-27得票数 2
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1回答
如何在快速角点检测器中计算检测到的角点的分数？我读了最初的论文“高速角检测的机器学习”，但是在分数计算部分，没有明确提到他们指的是哪N个连续像素。是N个连续像素满足该点的角点条件吗？我还找到了下面的链接
，指的是快速的角球计算。另外，本文所描述的分数函数与OPENCV对半径为3的bresenham圆的分数计算之间没有任何对应关系。
分数是在上述链接中的cornerScore<16>函数中计算出来的。除此之外，没有其他文章明确提到快速特征检测器中的快速分数计算。有谁能给我一点见解吗？
注：-I还研究了第二篇论文“更快更好:一种机器学习的角点检测方法”，但是它没有明确提到分数的计算。
浏览 0提问于2021-04-28得票数 3
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1回答
为了从稀疏矩阵中提取重要特征，我想简单地删除平均得分小于某个指定阈值的列。考虑到下面的例子
import numpy as np
counts = [[3, 0, 1],
[2, 0, 0],
[3, 0, 0],
[4, 0, 0],
[3, 2, 0],
[3, 0, 2]]
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
transformer = TfidfTransformer(smooth_idf=F
浏览 10提问于2018-03-05得票数 4
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我怀疑我是否正确地使用了TD-以色列国防军的计算。我有一个很大的不同文档的语料库，每个文档都是用熊猫数据存储在自己的行中的。我将每行输入到一个列表中的feature_names (单词)。
我使用以下代码：
term_tdidf = []
def tdidf_f(vec, matrix):
f_array = np.array(vec.get_feature_names())
t_sort = np.argsort(matrix.toarray()).flatten()[::-1]
n = 100
top_term = f_array[t_sort][:n]
浏览 1提问于2019-11-15得票数 0
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我试着用Apache做一个简单的情感分类。我从一个文本文件开始，其中包含行号、目标(分数)和评论文本：
这是一个评论。
我把它分成两个RDDs
scores = lines.map(lambda line: (line.split("[;]")[0], line.split("[;]")[1]))
reviews = lines.map(lambda line: (line.split("[;]")[0], line.split("[;]")[2]))
我正在对审查RDD执行一些操作(例如拆分单词、删除停止
浏览 0提问于2015-03-13得票数 0
2回答
我试图知道我的文档中每个单词的tf-idf分数。然而，它只返回矩阵中的值，但是我看到了tf-idf分数相对于每个单词的一种特定类型的表示。
我已经使用了已处理的代码，但是我想改变它的显示方式：
代码：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
bow_transformer = CountVectorizer(analyzer=text_process).fit(df["comment
浏览 2提问于2019-07-06得票数 1
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我有一个脚本，它列出了前n个单词(具有较高卡方平方值的单词)。然而，不是提取固定数量的单词，而是提取p值小于0.05的所有单词，即拒绝零假设。 下面是我的代码： from sklearn.feature_selection import chi2
#vectorize top 100000 words
tfidf = TfidfVectorizer(max_features=100000,ngram_range=(1, 3))
X_tfidf = tfidf.fit_transform(df.review_text)
y = df.label
chi2score = chi2(X_tfid
浏览 21提问于2019-03-05得票数 1
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我已经使用sklearn获得我的语料库的tfidf分数，但输出不是我想要的格式。
代码：
vect = TfidfVectorizer(ngram_range=(1,3))
tfidf_matrix = vect.fit_transform(df_doc_wholetext['csv_text'])
df = pd.DataFrame(tfidf_matrix.toarray(),columns=vect.get_feature_names())
df['filename'] = df.index
我拥有的：
word1，word2，word3可能
浏览 1提问于2019-08-23得票数 1
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我正在尝试理解TF-IDF矩阵的结果。这是我正在使用的代码。
sen1 = TextBlob("This is a sample")
d1 = sen1.words
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfvectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf= TfidfVectorizer(tokenizer=identity_tokenizer, stop_words='english', lowercase=False)
tf = tfidf.f
浏览 0提问于2019-03-09得票数 0
我目前有一个如下所示的df：
Word Score Other
This 10 1
is 10 2
an 20 5
example 50 3
great 20 2
，然后我要做的是，是根据单词列中找到的单词创建排列，并将被置换的单词的总分加起来。由于我的数据集相当丰富，我只想在分数高于集合总数(在本例中是50)的情况下创建这些排列，以限制可能排列的总数。
预期产出：
**Permutations** **Score**
an example
浏览 0提问于2014-09-03得票数 0
我正在编写一个算法，检查一个字符串与另一个字符串的相等程度。我正在使用Sklearn余弦相似度。
我的代码是：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
example_1 = ("I am okey", "I am okeu")
example_2 = ("I am okey", "I am crazy")
tfidf_vectorizer
浏览 15提问于2017-12-09得票数 1
我运行以下代码将文本矩阵转换为TF-IDF矩阵。
text = ['This is a string','This is another string','TFIDF computation calculation','TfIDF is the product of TF and IDF']
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=1.0, min_df=1, stop_word
浏览 2提问于2016-05-01得票数 19
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我试图在语料库中找到最重要的单词，根据他们的TF-以色列国防军得分。
一直跟随在的例子。基于
>>> for doc in corpus_tfidf:
... print(doc)
TF-以色列国防军的分数在每次迭代中都会被更新.例如,
单词0(基于的“计算机”)，TF-以色列国防军得分为0.5773 (博士#1)，0.4442 (博士#2)。
单词10 (“图”)的TF-以色列国防军得分为0.7071 (博士#7)，0.5080 (博士#8)，0.4588 (博士#9)。
所以我现在得到的是每一个单词的最终TF-以色列国防军得分，
tfidf = g
浏览 3提问于2016-04-15得票数 9
1回答
我有一个由news articles组成的包含text列的pandas数据帧。如下所示：
text
article1
article2
article3
article4
我已经计算了文章的Tf-IDF值为：-
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf = TfidfVectorizer()
matrix_1 = tfidf.fit_transform(df['text'])
因为我的数据帧在不断更新。所以，假设在计算了-if as matrix_1之后，我的数据帧更新了更多的文章。类似于
浏览 2提问于2018-08-01得票数 2
我有一个大小为208 (208个句子数组)的列表，如下所示：
all_words = [["this is a sentence ... "] , [" another one hello bob this is alice ... "] , ["..."] ...]
我想获取tf-idf值最高的单词。我创建了一个tf-idf矩阵：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tokenize = lambda doc: doc.split(" ")
浏览 2提问于2017-10-12得票数 3
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我想在TF矩阵上进行奇异值分解。但是TF-国防军矩阵给了我这样的东西(术语指数，分数)：
[(1,0.2) , (2,0.3) , (6,0.1) ...]
[(3,0.2) , (5,0.3) , (10,0.1) ...]
因此，代码u,s,v = svd(corpus_tfidf)将无法在其上工作。我想要一个只有分数的TF-国防军矩阵，而不是术语索引。
我这样计算过TF-国防军：
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
corpus_tfidf=tfidf[corpus]
浏览 2提问于2016-12-25得票数 3
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我用NLP来分类我的数据，我已经训练了我的数据，现在我想知道一个输入值的分数。我的数据包含了服装和时尚的东西，它应该返回一个属于它的类别。我想从一个输入值中检查分类分数。所以我就这样做：
bow4 = bow_transformer.transform([message4])
tfidf4 = tfidf_transformer.transform(bow4)
predicted = spam_detect_model.predict(tfidf4)
from sklearn.metrics import classification_report
print (classification
浏览 0提问于2019-12-20得票数 3
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我有一个类似的密码：
corpus = [
'This is the first document.',
'This document is the second document.',
'And this is the third one.',
'This document is the fourth document.',
'And this is the fifth one.',
'This docume
浏览 5提问于2019-10-05得票数 1
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我试图从这个视频中复制一个TFIDF示例：。
据我所知，除了使用.items (python 3)而不是.iteritems (python 2)之外，代码与示例中的代码相同：
docA = "the cat sat on my face"
docB = "the dog sat on my bed"
bowA = docA.split(" ")
bowB = docB.split(" ")
wordSet= set(bowA).union(set(bowB))
wordDictA = dict.fromkeys(wordS
浏览 0提问于2018-05-09得票数 1
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1回答
我怎样才能在所有单词中得到最低的tf-以色列国防军分数？
tfidf_vect = TfidfVectorizer(analyzer=clean)
print(tfidf_vect.fit_transform(df['text']))
[output]
(0, 11046) 0.1907144678156909
(0, 4791) 0.3125060892887963
(0, 7026) 0.15156899671911586
(0, 1534) 0.3125060892887963
...
我想得到，说一个分数小于0.1的话，与他们的多个索引。我知道我正在使用
浏览 5提问于2022-07-12得票数 0
1回答
为什么多标签模型的预测为空？
、、、、
我正在尝试做多标签分类；数据集主要是标题列包含帖子的标题，标签列包含标签。一篇文章的标签数量是不固定的。数据集如下所示： ? 我写的代码是： X_train, y_train = train['title'].values, train['tags'].values
X_val, y_val = validation['title'].values, validation['tags'].values
##I did some preprocessing on the data(eg.lowering, removing s
浏览 44提问于2020-04-10得票数 1
我正在使用sci-kit的TdidfVectorizer从一系列科学文章中提取关键词。stop_words有一个论点，但我想知道我是否能给“波尔”或“日本”这样的专有名词更多的权重/分数。
我是否必须实现我自己的自定义tfidf vectorizer，还是仍然可以使用此内置的一个？
tf = TfidfVectorizer(strip_accents='ascii',
analyzer='word',
ngram_range=(1,1),
浏览 5提问于2017-06-18得票数 3
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1回答
从图书内容看文学作者分类
、、、
我正在尝试构建一个模型，它能够通过查看文本来对一本书(目前只是小说)的作者进行分类。一开始，我只是和至少有30本书的作者一起工作。在我的数据集中，总共有大约30位作者写了大约2000本书，这非常棒，所以我决定提高赌注。通过将门槛降低到10本书，数据库增长到大约400名作者和大约9000本书。
我对书籍进行分类的方法如下:我从每个文本中删除标点符号、换行符、多余空格和停顿词，然后使用sklearn CountVectorizer和TfidfVectorizer提取特征。采用这种方法，2000册图书数据库的F1得分为0.95,9000册图书数据库的得分为0.62。在这两种情况下，我都使用了scik
浏览 0提问于2020-05-11得票数 0
2回答
我现在正在研究二进制文本分类问题(比如情感分析)，仅仅通过feature_importances_就能提取出xgboost或随机森林的重要特征是微不足道的 假设我们对这个分类问题有两个标签1和0。那么有没有办法打印出特征的方向(正的或负的)？比方说，单词特征A具有丰富或高tfidf，标签为1。 当然，我可以拉出这个特定单词特征的tfidf列，并与皮尔逊系数的标签相关联，系数的+/-将指示方向，对吗？任何其他更优雅的方式都内置了这样的函数。(我没有找到) 谢谢
浏览 21提问于2019-10-10得票数 1
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1回答
我想将此tfidf过程的结果打印为文本文件中的(word，2.333)。目前，它先打印所有单词，然后打印分数。我该怎么做呢？我还希望按照IDF值对文件进行排序，以获得最重要的单词。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
results = []
with open("/Users/xyz/Documents/wholedata/X_tr.txt") as f:
for
浏览 0提问于2015-12-11得票数 3
1-我的目标是创建一个包含成绩(y轴)和学生id (x轴)的条形图。 2-添加一个额外的列，用不同的颜色表示分数的均值()。 做这件事的最好方法是什么？ 我可以创建第一部分，但当涉及到更改下一列的颜色(意思)时，我无法完成它。 import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a = pd.read_excel('x.xlsx')
Felipe_stu = a['Teacher'] == 'Felipe'
Felipe_stu.plot(kind =
浏览 13提问于2020-04-20得票数 0
1回答
我有大约数千人的脸(从名人数据集LFW)，其中每个人代表512 x 1矢量。将其存储在矢量数据库中，构建了基于嵌入式特征的人脸搜索系统(MTCNN用于人脸检测，弧面用于嵌入模型)。有人建议我将许多向量作为“虚拟脸”添加到具有未知类的数据库中(向量的数量大于个人类)。
我还不清楚为什么我需要添加许多未知的面孔作为“未知”类，并将其与来自每个人的数千个向量放在一起。据我所知，仅从已知的向量(来自每个人的向量)获得相似度分数，而不使用未知的向量，就可以很容易地检查性能，例如，如果我使用k = 3或k = 5，我将以最小的距离作为结果，得到向量的类(ID或label)。
浏览 0提问于2021-05-27得票数 0
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1回答
如何针对查询找到轻松的文档？
、、、、
我经历了一个项目，在这个项目中，我必须针对查询逐个找到相关的文档。首先，我计算了所有文件的所有单词的TF，以色列国防军。然后，我将TF和IDF相乘，并将每个项及其对应的TF-IDF分数存储在一个List.here中，这个类名为Tfidf，计算TF和IDF。
public double TF(String[] document, String term) {
double value = 0; //calculate Term Frequency for all term
for (String s : document) {
if
浏览 0提问于2020-09-10得票数 0
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问题：，为什么sklearn的TfidfVectorizer会将分数附加到不存在的值(即向量器创建空行)？此外，为什么分数与适当的属性不匹配？
管道：从SQL中引入文本数据，将文本拆分为bigram并计算每个文档的频率和每个文档的tf，将结果加载回SQL。
现状：
输入了两列数据(数字、文本)。清除文本以生成第三列cleanText：
number text cleanText
0 123 The farmer plants grain farmer plants g
浏览 2提问于2017-05-15得票数 0
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1回答
TfIDf向量器权值
、、、、
嗨，我有一个像lemma所示的格式的引线文本。我想得到每个单词的TfIdf分数--这是我写的函数：
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
lemma=["'Ah", 'yes', u'say', 'softly', 'Harry',
'Potter', 'Our', 'new', &
浏览 0提问于2017-12-21得票数 1
1回答
我有一个带有词频(tf)的DataFrame。列是单词，行是文档。这些行的总和为1。
| A | B | C |
------------------------
| 0.12 | 0.18 | 0.7 |
| 0.1 | 0.8 | 0.1 |
| 0.6 | 0.4 | 0. |
使用idf (逆文档频率)对这些值进行加权的最佳/最简单方法是什么？
问题是，sklearn的tfidf不期望词频，但单词很重要...
浏览 2提问于2017-07-11得票数 1
我正在尝试TfidfVectorizer的一个句子从维基百科页关于葡萄牙的历史。然而，我注意到TfidfVec.fit_transform方法忽略了某些单词。下面是我试过的一句话：
sentence = "The oldest human fossil is the skull discovered in the Cave of Aroeira in Almonda."
TfidfVec = TfidfVectorizer()
tfidf = TfidfVec.fit_transform([sentence])
cols = [words[idx] for idx in t
浏览 2提问于2018-10-30得票数 1
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使用gensim
from gensim.models import TfidfModel
from gensim.corpora import Dictionary
sent0 = "The quick brown fox jumps over the lazy brown dog .".lower().split()
sent1 = "Mr brown jumps over the lazy fox .".lower().split()
dataset = [sent0, sent1]
vocab = Dictionary(dataset)
corpus
浏览 2提问于2018-05-30得票数 5
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已知重复对的余弦相似性
、、、、
我在csv文件中保存了一个重复文档对的列表。第1列中的每个ID都与第2列中的相应ID重复。
Document_ID1 Document_ID2
12345 87565
34546 45633
56453 78645
35667 67856
13636 67845
每个文档ID与保存在其他地方的文本相关联。我提取了这个文本，并将每一列I和相关文本保存到两个lsm数据库中。
所以我有db1，它将来自Document_ID1的所有I作为键，它们的对应文本作为相应键的值。因此，就像一本字典。类似地
浏览 7提问于2017-04-20得票数 0
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每个标签单独的TFIDF
、、、、
使用TFIDFvectorizor(SKlearn)，如何分别获得每个标签的基于tfidf分数的单词排名。我想要每个标签的词频(积极的和消极的)。
相关代码：
vectorizer = TfidfVectorizer(sublinear_tf=True, max_df=0.5,stop_words='english',use_idf=True, ngram_range =(1,1))
features_train = vectorizer.fit_transform(features_train).todense()
features_test = vectorizer.tra
浏览 1提问于2020-03-15得票数 1
下面是一个代码片段，显示了基于TF的测试文档在scikit-learn中的得分。
如何获得x_test_tfidf中每一行的前5个词汇表元素及其分数？
我知道count_vect.get_feature_names可以得到每个列对应的单词，但我不知道如何获得每行最大的5列(类似于)，以及2)将特征名映射到这些列(也许通过设置索引？)。
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorize
浏览 1提问于2019-11-13得票数 4
我正在尝试使用scikit learn中的TfIDFVectorizer类来获取某些文档中有特色的单词。它创建了一个tfidf矩阵，其中包含所有文档中的所有单词及其分数，但它似乎也计算了常见单词。这是我正在运行的一些代码：
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(contents)
feature_names = vectorizer.get_feature_names()
dense = tfidf_matrix.todense()
denselist = dense.tolist()
df
浏览 2提问于2016-04-23得票数 31
我正在努力弄清楚如何解释和协调来自sklearn TfidfVectorizer的TF-IDF分数。为了说明这一点，我有一个非常简单的例子：
from sklearn.feature_extraction.text import
TfidfVectorizer
data = ['dog is sitting on bed', 'cat is
sitting on sofa', 'where is that dog']
vector = TfidfVectorizer()
tfidf = vector.fit_transform(data)
浏览 1提问于2019-03-22得票数 1
1回答
我有两个数据框架，列的词和相关的分数这些词。我想通过这些框架进行评论，并根据句子中出现的单词创建一个加法分数。
我想要在很多很多评论中这样做，所以它需要计算效率。例如，“嗨，他说。为什么可以”这个句子会得到.98 + .1 + .2的分数，因为“嗨”、“为什么”和“好”都在数据帧a中。任何句子也可能有来自几个数据帧的单词。
有人能帮我创建列"add_score“，它的过程可以很好地扩展到大数据帧吗？谢谢
a <- data.frame(words = c("hi","no","okay","why"),score =
浏览 4提问于2017-06-18得票数 0
回答已采纳
2回答
我试图删除在我的词汇表中发生一次的单词，以减少我的词汇量。我在数据框架上使用sklearn ()，然后使用fit_transform函数。
tfidf = TfidfVectorizer()
tfs = tfidf.fit_transform(df['original_post'].values.astype('U'))
我首先想到的是tfidf向量器中的预处理字段，或者在机器学习之前使用预处理包。
是否有进一步实施的提示或链接？
浏览 6提问于2017-08-22得票数 7
1回答
因此，如果我有一个2000 x 4的矩阵，其中行1是时间戳，行2-4是不同变量的数据。
我要做的是从一个变量(比方说第二列)中提取数据超过某个阈值，但是我想从该值再次低于阈值时提取前100个样本和下100个样本。
浏览 2提问于2016-05-25得票数 0
我已经使用Python的sklearn库使用我自己的数据集拟合了TF-IDF模型： tfidf_featuriser = sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer(stop_words=None)
tfidf_featuriser.fit(documents)
tfidf_docterm_matrix = tfidf_featuriser.transform(documents) 我正在尝试解决单词类比(男人：：国王作为女人：：皇后)，因为它可以用gensim的Word2Vec模型来做。到目前为止，我已经尝试了以下几种方法： vec1 =
浏览 21提问于2021-02-09得票数 2
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