字典特徵提取和文字特徵抽取

什麼叫字典特徵提取？

字典內容轉化成計算機可以處理的數值

data = [, ,

]

我們想提取出來這幾個人的特徵值，也就是給我用乙個向量，表示某個獨一無二的人的特徵

我們先給出**

#coding=utf-8

#特徵提取
#首先匯入轉換器類
from sklearn.feature_extraction  import  dictvectorizer
def dec_demo():
data = [ ,  , ]
# 1. 例項化乙個轉換模組，不使用稀疏矩陣
dt2= dictvectorizer( sparse=false )
# 2. 呼叫fit_transform()
result = dt.fit_transform(data)
print(result)
return none
if __name__=="__main__":
dec_demo()

[[ 11.   0.   1.   0. 100.]

[ 12.   1.   0.   0.  60.]
[ 13.   0.   0.   1.  20.]]

這就叫做字典特徵提取

那麼以此類推，文字特徵提取也是類似，依靠向量表示數

#coding=utf-8

from sklearn.feature_extraction.text import countvectorizer
def context_demo():
'''文字特徵抽取'''
context=["life is hard,we need to envisage ourselves, life is"]
# 例項化乙個內容轉換器
cv =  countvectorizer()
# 呼叫fit_transform
result = cv.fit_transform(context)
print(result.toarray())
print("\n")
print(cv.get_feature_names()) 
if  __name__ == "__main__":
context_demo()

[[1 1 2 2 1 1 1 1]]

['envisage', 'hard', 'is', 'life', 'need', 'ourselves', 'to', 'we']

不能設定sparse=false

反而使用 bunch (就是特徵抽取之後返回的結果) 的 toarray()方法

特徵提取 中文文字特徵抽取

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