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Pandas DataFrame에서 배열 (열 이름, 데이터)을 추출하십시오.

이것은 Stack Overflow에서의 첫 번째 질문입니다. 나는 이것처럼 팬더의 DataFrame을 가지고 있습니다. a b c d one 0 1 2 3 two 4 5 6 7 three 8 9 0 1 four 2 1 1 5 five 1 1 8 9 데이터가 1이고 각 인덱스가 배열에서 분리되어있는 열 이름과 데이터의 쌍을 추출하려고합니다.

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Gensim이 설치되지 않음 - Windows 8.1 - Python

Gensim을 설치하려고하는데 아래 오류가 표시됩니다. 파이썬 2.7.8 및 NumPy 1.9.0을 사용하는 Anaconda 2.1.0을 Windows 8.1 컴퓨터에서 실행하고 있습니다. 이미 Windows SDK 8.1이 있습니다. NumPy 1.9.0을 사용하고있어 이상한 것으로 보이는 비표준 NumPy 버전 1.7에 대해 언급하고 있습니다. 또한 P

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코퍼스를 만드는 동안 gensim에서 사전 크기를 늘리는 방법은 무엇입니까?

나는 background_corpus = TextCorpus('wiki.en.text') 은 따라서이 adding document #820000 to Dictionary(2000000 unique tokens: [u'tripolitan', u'ftdna', u'soestdijk', u'billycorgan', u'olmsville']...) disc

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팬더 데이터 프레임과 함께 tfidf를 얻는 가장 간단한 방법은 무엇입니까?

아래 문서에서 tf-idf를 계산하고 싶습니다. 저는 파이썬과 팬더를 사용하고 있습니다. import pandas as pd df = pd.DataFrame({'docId': [1,2,3], 'sent': ['This is the first sentence','This is the second sentence', 'This is the th

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NLP는 어떻게이 개 문서 AB (또는 문서의 2 시리즈)를 가지고 있고, 두 문서의 차이를 보여주는 새로운 문서를 좀하고 싶습니다이 개 문서

의 차이를 얻을 수 여러 가지 정의가있다, 하나는 다음과 같습니다 : 단어의 목록/"개념" 같은 (A)에 있지만 나는 A와 B의 각 문장에 대한 TF의 IDF를 사용하여 생각하고 B.에 포함 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer d1 = [open(f1) for f1 in text_fi

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다른 모델과 gensim Word2Vec (파이썬)

나는 파이썬에서 gensim 라이브러리에 구현 된 word2vec 모델을 적용하려고합니다. 나는 문장의 목록을 가지고있다. (각 문장은 단어의 목록이다.) sentences=[['first','second','third','fourth']]*n 을 나는 두 개의 동일한 모델 구현 : 예를 들어 우리가 보자 내가 모델이 때로는 동일하고, 때로는 값에 따라

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Windows 10 Machine에 Gensim 버전 0.11.1을 설치하는 방법은 무엇입니까?

아나콘다와 Pip가 설치되어 있습니다. 시도 했음 conda install -c anaconda gensim-0.11.1 그러나 패키지를 찾을 수 없으며 PowerShell에서 다음 메시지가 표시되었습니다. Using Anaconda Cloud api site https://api.anaconda.org Fetching package metadata:

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gensim 0.11.1에서 Doc2Vec에서 문서 벡터를 가져 오는 방법은 무엇입니까?

gensim 0.11.1 버전의 Doc2Vec에서 보이지 않는 문서의 벡터를 가져 오는 방법이 있습니까? 예를 들어, 내가 백만에 모델을 훈련 가정 - 나는 그 1000 개 문서에 대한 의 DoC 벡터받을 수 있습니까? 보이지 않는 문서의 문서 벡터를 얻으려면 같은 어휘에서 가져온 방법이 있습니까? 첫 번째 글 머리를 들어

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단어의 벡터 (단어 자체가 아님)가 주어진 가장 유사한 단어 얻기

gensim.models.Word2Vec 라이브러리를 사용하면 가장 유사한 단어 목록을 찾고자하는 모델과 "단어"를 제공 할 수 있습니다 : model = gensim.models.Word2Vec.load_word2vec_format(model_file, binary=True) model.most_similar(positive=[WORD], topn=N)

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gensim에서 주제의 상관 관계를 찾기 위해 hlda 변환을 구현하는 방법은 무엇입니까?

토픽 모델링을 사용하여 블로그 콘텐츠를 분류하려고합니다. LDA 변환을 사용하여 상관 관계를 찾지 못했습니다. 말하자면, 크리켓은 스포츠 주제의 하위 주제입니다. 그러나 HLDA를 사용하여이를 달성 할 수 있음을 알게되었습니다. 어떤 사람이 파이썬 gensim 패키지에서 HLDA 변환을 구현하는 방법을 알려줄 수 있습니까?