第6章作业6-1 人 ： 使用一个字典来存储一个熟人的信息， 包括名、 姓、 年龄和居住的城市。该字典应包含键first_name 、 last_name 、 age 和city 。 将存储在该字典中的每项信息都打印出来。friend = {'first_name':'Penny','last_name':'Guo','age':24,'city':'Jiangmen'}
print(friend
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2024-07-23 21:38:51
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# 实现词语的关联程度图的Python代码
## 介绍
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现词语的关联程度图。这将帮助你了解如何分析文本数据中的词语关联程度，并可视化展示结果。本文将按照以下步骤进行讲解：
1. 数据预处理
2. 构建词语关联矩阵
3. 绘制关联程度图
## 数据预处理
在开始之前，我们需要对文本数据进行预处理，以便更好地处理和分析。预处理步骤包括：
1. 读
原创
2023-09-12 11:45:45
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## Python判断词语的方法
Python是一种简单易学的编程语言，它提供了丰富的库和工具，可以帮助程序员完成各种任务。其中一个常见的任务是判断一个词语是否符合某种条件。本文将介绍Python中常用的判断词语的方法，并给出相应的代码示例。
### 1. 判断词语的长度
在Python中，可以使用`len()`函数来获取一个字符串的长度。通过判断长度，可以判断词语是否满足某个条件。
例如
原创
2023-08-20 09:02:05
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同义词替换，今天给大家分享一款免费的同义词替换器，支持各种同义词替换。一个同义词可以替换多种同义词。同时还支持同义词文章替换详细参考图片如何优化网站关键词是每个专业SEO人员都熟悉的问题，也是每天必须做的功课之一。接下来，我们来谈谈网站中的高索引关键词。如何优化它们呢？对于那些进行SEO的人来说，这是比较容易做到的，有明确的知识点和很少考虑的问题。只是优化标题、关键词标签、描述标签等，以及主页每一
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2023-09-16 11:54:33
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# 词语替换 Python 实现指南
在软件开发中，词语替换是一个常见且重要的任务。这种功能可以用于多种应用，比如文本处理、数据清洗等。本文将会引导你完成一个简单的 Python 词语替换项目，包括必要的编码步骤、示例代码，并提供清晰的说明。
## 实现流程
我们来看看完成词语替换的整体流程，便于我们在手动编码前先建立一个清晰的思路。以下是整个项目的工作流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-24 04:08:06
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目录词表示基于矩阵奇异值分解的词表示基本思想：语料矩阵的奇异值分解(SVD)基于神经网络的词表示word2vecWord Embedding基于全局共现信息的词表示共现概率矩阵模型glove模型动机词表示基于矩阵奇异值分解的词表示基本思想：利用SVD方法对共现矩阵进行分解，这种方法可以看作：对频率矩阵进行降噪和降维处理，并从中挖掘出词汇的潜在含义。X=USVT利用A乘以A的转置得到m*m的矩阵，对
# 使用 Python 绘制树图
树形结构在计算机科学和数据可视化中非常常见。例如，文件系统的目录结构、组织机构图以及分类数据等，树图能够直观地表示这些层次关系。本文将介绍如何使用 Python 的 Matplotlib 和 NetworkX 库来绘制树图，并附带一个旅行图的示例。
## 安装必要的库
首先，你需要确保你的 Python 环境中已经安装了 Matplotlib 和 Netwo
# 实现Python树图包教程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[安装matplotlib库]
B --> C[创建图形对象]
C --> D[添加节点]
D --> E[添加边]
E --> F[展示图形]
```
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
|------|-----|
| 1
原创
2024-04-16 03:52:19
35阅读
人笨, 绘制树形图那里的代码看了几次也没看懂(很多莫名其妙的(全局?)变量), 然后就自己想办法写了个import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
def getTreeDB(mytree):
"""
利用递归获取字典最大深度, 子叶数目
:param m
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2023-09-01 07:57:32
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5 分类和标注词汇Categorizing and Tagging Words（分类和标注词汇）1 Using a Tagger(使用标注器)2 Tagged Corpora（已经被标记的语料库）3 Reading Tagged Corpora（读取已标注的语料库）4 Unsimplified Tags（未简化的标记）5 Mapping Words to Properties Using Pyt
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2023-10-11 16:38:52
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# Python替换指定词语
## 简介
在Python开发中，有时我们需要替换指定的词语。这篇文章将教你如何实现这个功能。首先，我们来看一下整个流程。
## 流程
```mermaid
journey
title Python替换指定词语流程
section 准备工作
替换前的文本 --> 文本处理
section 替换指定词语
文
原创
2023-12-08 06:17:42
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Numpy学习笔记（下篇）目录Numpy学习笔记（下篇）一、Numpy数组的合并与分割操作1、合并操作2、分割操作二、Numpy中的矩阵运算1、Universal Function2、矩阵运算3、向量和矩阵运算三、Numpy中的聚合操作四、Numpy中的arg运算1、索引操作2、排序和索引使用五、Fancy Indexing六、Numpy.array的比较我是尾巴路漫漫其修远兮，吾将上下而求索！一
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2024-09-21 13:01:59
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# 使用Python的WordCloud库可视化词语位置
在信息爆炸的时代，如何有效地从大量文本中提取和可视化信息是一个重要的课题。WordCloud（词云）是一个常见的文本可视化工具，它可以直观地显示文本中词语的重要性和频率。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用Python的WordCloud库来生成词云，并控制词语的位置。
## 1. 什么是WordCloud？
WordCloud是一种
# Python 词语网络分析入门指南
词语网络分析是自然语言处理（NLP）中的一种重要方法，它通过分析文本中的词汇关系来获取有价值的信息。对于刚入行的小白来说，理解和实现这一过程可能会有些棘手，但本文将为你提供一个清晰的流程和详细的代码步骤，让你一步步掌握这一技术。
## 总体流程
以下表格展示了进行词语网络分析的主要步骤：
| 步骤 | 说明
之前没有网盘保存项目或写博客的习惯，导致后来电脑硬盘坏了之后，丢失了大量项目源码，吸取教训准备把一些个人项目陆续放在代码托管网站gitee上这个是实现的类似echarts的矩形树图，由于美观度不及echarts的矩形树图，被替换了，好歹是自己敲的，不忍心就这样丢弃了，就又加工了一下，做成了一个代码可视化统计工具
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2023-05-24 08:02:42
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# 如何在 Python 中实现词语聚类
词语聚类是一种自然语言处理的技术，旨在将相似的词语归为一类。在这篇文章中，我将引导你通过一个实际的项目步骤来实现“词语聚类”，并介绍所需的 Python 代码。无论你是刚入行的小白还是希望深入了解词语处理的开发者，希望这篇材料能对你有所帮助。
## 整体流程
以下是实现词语聚类的步骤，我们将逐步进行每一项。
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-10-29 06:59:42
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# 如何实现 Python 中 WordCloud 词语位置的可视化
WordCloud（词云）是一种数据可视化工具，常用于展示文本数据中词语的频率和重要性。在 Python 中，秉持着简单而强大的原则，我们可以利用 `wordcloud` 库来制作美观的词云，并且可以自定义词语的位置。本文将逐步教你如何实现这一功能。
## 实现流程概览
在开始编写代码之前，我们需要清楚实现这一功能的整体流
Python生成随机词语
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随机数在计算机科学中有着广泛的应用，其中之一就是生成随机词语。Python是一种简单易学且强大的编程语言，提供了多种生成随机词语的方法。本文将介绍如何使用Python来生成随机词语，并提供代码示例。
## 方法一：使用随机数生成器
Python的`random`模块提供了生成随机数的函数。我们可以利用这些函数来生
原创
2024-01-22 07:38:40
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# Python随机搭配词语
在自然语言处理和文本生成领域，随机搭配词语是一种常见的技术，可以用来生成有趣的句子、诗歌或其他文本。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以轻松实现词语的随机搭配。本文将介绍如何使用Python进行随机搭配词语，并提供代码示例。
## 一、随机搭配词语的原理
随机搭配词语是基于语言模型的技术，在这种模型中，每个词语都有一定的概率和其他词语组
原创
2024-04-19 08:20:20
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# 实现词语相似度 Python
## 引言
在自然语言处理中，词语相似度是一个重要的概念。它可以帮助我们判断两个词语之间的语义相似程度，对于文本分类、信息检索、语义分析等任务非常有用。本文将介绍如何使用Python实现词语相似度的计算。
## 整体流程
下面是实现词语相似度的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(预处理数据)
原创
2024-01-29 10:27:57
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