dataframe重新设置索引值
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new_train（dataframe）长这样，怎么把index设置成从0开始 要将DataFrame的索引重新设置为从0开始，可以使用Pandas库中的`reset_index`方法。以下是实现方法：
new_train = new_train.reset_index(drop=True)
这样，`new_train`的索引就会从0开始，并且原来的索引会被丢弃。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-11-1 17:44
要将DataFrame的索引重新设置为从0开始，可以使用Pandas库中的`reset_index`方法。以下是实现方法：
#绘制生成与否分布直方图
import matplotlib.pyplot as plt
fig,ax = plt.subplots()
distribution = train_data.label.value_counts()
distribution.plot(kind='bar',label='distribution of generated',alpha=.65)
ax.set_xticklabels(["ungenerated","generated"], rotation=0)
ax.set_ylabel('count')
plt.legend(loc='best')
plt.show()
上述代码绘制了分布的直方图，如何给每个类别柱子上方加上数据 Terence888 发表于 2024-11-01 18:03
#绘制生成与否分布直方图
import matplotlib.pyplot...
要在每个柱子上方添加数据标签，可以使用`matplotlib`的`text`方法。以下是修改后的代码：
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
distribution = train_data.label.value_counts()
distribution.plot(kind='bar', label='distribution of generated', alpha=.65)
# 添加数据标签
for i, count in enumerate(distribution):
ax.text(i, count, str(count), ha='center', va='bottom')
ax.set_xticklabels(distribution.index, rotation=0)
ax.set_ylabel('count')
plt.legend(loc='best')
plt.show()
这样，每个柱子上方就会显示对应的计数值。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-11-1 18:10
要在每个柱子上方添加数据标签，可以使用`matplotlib`的`text`方法。以下是修改后的代码：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
def get_top_ngram(corpus, n=None):#统计2元高频词元出现次数
vec = CountVectorizer(ngram_range=(n, n)).fit(corpus)
bag_of_words = vec.transform(corpus)#这两步合并为fit_transform函数，将文本中的词语转换为词频矩阵,矩阵元素a表示j词在第i个文本下的词频，即各个词语出现的次数,
sum_words = bag_of_words.sum(axis=0)
words_freq = [(word, sum_words)
for word, idx in vec.vocabulary_.items()]
words_freq =sorted(words_freq, key = lambda x: x, reverse=True)
return words_freq[:10]
上述函数用于统计词频，其中
[(word, sum_words)
for word, idx in vec.vocabulary_.items()]
是在说什么 Terence888 发表于 2024-11-02 10:40
from sklearn.feature_extraction.text import CountV ...
这段代码：
[(word, sum_words) for word, idx in vec.vocabulary_.items()]
是在创建一个列表，其中每个元素是一个元组，包含词语和它的总词频。具体来说：
- `vec.vocabulary_` 是一个字典，键是词语，值是词语在词频矩阵中的索引。
- `items()` 方法返回字典中所有键值对的迭代器。
- 列表推导式遍历每个词语和它的索引，创建一个元组 `(word, sum_words)`。
不过，这段代码有个问题：`sum_words` 是一个矩阵，直接使用它会导致每个元组中的第二个元素都是整个矩阵，而不是单个词的词频。你可能想要的是每个词的词频。可以这样修改：
words_freq = [(word, sum_words) for word, idx in vec.vocabulary_.items()]
这样，每个元组中的第二个元素就是该词在整个语料库中的总词频。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-11-2 10:40
这段代码：
CountVectorizer
上述代码中得到的词频矩阵是什么样的？想象不出来 Terence888 发表于 2024-11-02 10:58
CountVectorizer
上述代码中得到的词频矩阵是什么样 ...
`CountVectorizer` 将文本数据转换为词频矩阵，这个矩阵的每一行代表一个文档，每一列代表一个词汇表中的词。矩阵中的值表示该词在该文档中出现的次数。
假设我们有以下简单的语料库：
["I love programming", "I love coding", "Programming is fun"]
使用 `CountVectorizer` 处理这个语料库后，词汇表可能是这样的：
['coding', 'fun', 'is', 'love', 'programming']
对应的词频矩阵如下：
[,
,
]
解释：
- 第一行 `` 表示第一个文档 "I love programming" 中，"love" 和 "programming" 各出现一次。
- 第二行 `` 表示第二个文档 "I love coding" 中，"coding" 和 "love" 各出现一次。
- 第三行 `` 表示第三个文档 "Programming is fun" 中，"fun"、"is" 和 "programming" 各出现一次。
这样，`CountVectorizer` 就将文本数据转换成了一个可以用于机器学习模型的数值矩阵。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-11-2 10:58
`CountVectorizer` 将文本数据转换为词频矩阵，这个矩阵的每一行代表一个文档，每一列代表一个词汇表中 ...
#AI-generated
top_n_bigrams=get_top_ngram(train_data == 1]['cleaned'],2)[:10] #2gram
x,y=map(list,zip(*top_n_bigrams))#（*）操作符用于解包上述生成的元组，map(funciton,iterable..)将function应用于iterable的元素，并返回一个迭代器
plt.barh(x,y)
前述生成词频的函数已经生成前10个2元高频词了，这里的代码怎么还要取前10top_n_bigrams=get_top_ngram(train_data == 1]['cleaned'],2)[:10] Terence888 发表于 2024-11-02 11:01
#AI-generated
top_n_bigrams=get_top_ngram(train_d ...
在这段代码中，`get_top_ngram` 函数已经生成了前10个2元高频词。`top_n_bigrams` 变量存储了这些高频词。接下来的代码使用 `map` 和 `zip` 函数将这些高频词的词组和频率分别解包成两个列表 `x` 和 `y`，然后用 `plt.barh(x, y)` 绘制水平条形图。
如果你想要限制只获取前10个2元高频词，可以在 `get_top_ngram` 函数返回结果后进行切片操作：
top_n_bigrams = get_top_ngram(train_data, 2)[:10]
这样，`top_n_bigrams` 就只包含前10个高频词组及其频率。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
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