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文章目录 全球食品数据分析 全球食品数据分析 项目参考：https://www.kaggle.com/bhouwens/d/openfoodfacts/world-food-facts/how-much-sugar-do-we-eat/discussion # -*- coding : utf-8 -*- # 处理zip压缩文件 import zipfile import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def unzip(zip_filepat...

文章目录 Matplotlib Seaborn 交互式数据可视化—Bokeh Matplotlib Seaborn 交互式数据可视化—Bokeh

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文章目录 Seaborn绘图 数据集分布可视化 单变量分布 sns.distplot() 直方图 sns.distplot(kde=False) 核密度估计 sns.distplot(hist=False) 或 sns.kdeplot() 双变量分布 散布图 sns.jointplot() 二维直方图 Hexbin sns.jointplot(kind=‘hex’) 核密度估计 sns.jointplot(kind=‘k...

文章目录 Bokeh绘图 Bokeh Bokeh接口 包引用 bokeh.charts 散点图 Scatter 柱状图 Bar 盒子图 BoxPlot 弦图 Chord bokeh.plotting 方框 square, 圆形 circle Bokeh绘图 http://bokeh.pydata.org/en/latest Bokeh 是一个专门针对Web浏览器的呈...

文章目录 实战案例：世界高峰数据可视化 世界高峰数据可视化 (World's Highest Mountains) 实战案例：世界高峰数据可视化 世界高峰数据可视化 (World’s Highest Mountains) 参考：https://www.kaggle.com/alex64/d/abcsds/highest-mountains/let-s-climb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style ...

文章目录 自然语言处理NLTKPython文本分析工具NLTK 情感分析 文本相似度 文本分类 分类预测模型：朴素贝叶斯 实战案例：微博情感分析 见本博客分类 自然语言处理NLTKPython文本分析工具NLTK 情感分析 文本相似度 文本分类 分类预测模型：朴素贝叶斯 实战案例：微博情感分析

文章目录 NLTK与自然语言处理基础 NLTK (Natural Language Toolkit) 安装步骤： 语料库 分词 (tokenize) 词形问题 1. 词干提取(stemming) 2. 词形归并(lemmatization) 3. 词性标注 (Part-Of-Speech) 4. 去除停用词 5. 典型的文本预处理流程 使用案例： ...

文章目录 jieba分词 jieba分词 jieba分词的基本思路 案例： 流程介绍 jieba分词 jieba分词 jieba分词是python写成的一个算是工业界的分词开源库，其github地址为：https://github.com/fxsjy/jieba，在Python里的安装方式： pip install jieba 简单示例： import ji...

文章目录 情感分析 自然语言处理(NLP) 简单的情感分析 案例：使用机器学习实现 情感分析 自然语言处理(NLP) 将自然语言（文本）转化为计算机程序更容易理解的形式 预处理得到的字符串 -> 向量化 经典应用 情感分析 文本相似度 文本分类 简单的情感分析 情感字典（sentiment dictionary） 人工构造一个字典，如： like -&gt...

文章目录 文本相似度和分类 文本相似度案例： 文本分类 TF-IDF （词频-逆文档频率） 案例： 文本相似度和分类 度量文本间的相似性 使用词频表示文本特征 文本中单词出现的频率或次数 NLTK实现词频统计 文本相似度案例： import nltk from nltk import FreqDist text1 = 'I like the mo...

文章目录 实战案例：微博情感分析 数据：每个文本文件包含相应类的数据 步骤 代码： tools.py main.py 实战案例：微博情感分析 数据：每个文本文件包含相应类的数据 0：喜悦；1：愤怒；2：厌恶；3：低落 步骤 文本读取 分割训练集、测试集 特征提取 模型训练、预测 代码： tools.p...