但是，与其他数值变量不一样的是，类别特征的数值变量无法与其他数值变量进行比较大小。(作为行业类型，石油与旅行无法进行比较)它们被称之为非序的。...对于实例中，许多Web服务使用id作为分类变量来跟踪用户具有数百至数百万的值，取决于唯一的数量服务的用户。 互联网交易的IP地址是另一个例子一个很大的分类变量。...它们是分类变量，因为即使用户ID和IP地址是数字，它们的大小通常与任务无关在眼前。 例如，在进行欺诈检测时，IP地址可能是相关的个人交易。 某些IP地址或子网可能会产生更多欺骗性交易比其他人。...但是164.203.x.x的子网本质上并不多欺诈性比164.202.x.x; 子网的数值无关紧要。 文档语料库的词汇可以被解释为一个大的分类变量，类别是唯一的单词。...例5-3 对单词的特征哈希 ? 功能散列的另一个变体添加了一个符号组件，因此计数也是从哈希箱中增加或减少。 这确保了内部产品之间散列特征与原始特征的期望值相同。 ?
str1="this is a book" print(str1.title()) # This Is A Book 3 在字符串中查找唯一元素 下面代码可用于查找字符串中所有的唯一元素。...list1=[1,2,3] new_list1=[2*i for i in list1] # [2,4,6] 6 交换变量 不使用另一个变量，实现变量交换。...Python 计数器跟踪容器中每个元素的频数， Counter（）返回一个字典，元素作为键，频数作为值。 另外使用 most_common（）函数来获取列表中的 出现次数最多的元素。...如果两个字符串的 Counter 对象相等，那么它们就是相同字母异序词对。...") finally: print("此段总是会执行") 13 通过枚举获取索引 / 值对 可以使用下面的脚本，遍历列表中的值及其索引。
(pipeline)): print(doc) 分析数据 现在，我们可以分析和可视化在新创建的数据库中找到的一些数据。...我们可以通过几种不同的方式进行操作： 我们可以创建一个词云 我们可以计算所有单词并按其出现次数排序 但是，在对数据进行任何分析之前，我们必须对其进行预处理。...我们还将使用NTLK中的一些停用词（非常常见的词，对我们的文本几乎没有任何意义），并通过创建一个列表来保留所有单词，然后仅在不包含这些单词的情况下才将其从列表中删除，从而将其从文本中删除我们的停用词列表...我们可以将最普通的单词分解成一个单词列表，然后将它们与单词的总数一起添加到单词词典中，每次看到相同的单词时，该列表就会递增。...让我们从评论集合中获取分数值，对它们进行计数，然后绘制它们： scores = []...plt.xticks(rotation=-90)plt.show() 上图是给出的评分总数（从0到9.9）的图表
sort()列表方法 列表有一个sort()方法，将列表的项目重新排列成数字或字母顺序。当您必须检查两个列表是否包含相同的项目，但它们的排列顺序不同时，这种对列表中的项目进行排序的函数就很方便了。...我们将使用我们在第 11 章中使用的字典文件和一个名为wordPatterns.py的模块来获取字典文件中每个单词的单词模式，并在列表中对它们进行排序。...当多个字母具有相同的频率计数时，我们希望按照与它们在ETAOIN字符串中出现的顺序相反的顺序对这些字母进行排序。这使得排序一致，并最小化偶然增加频率匹配分数的可能性。...用sort()方法反转字母列表 为了以相反的顺序对字母进行排序，我们首先需要通过将ETAOIN.find分配给key来基于ETAOIN字符串对它们进行排序。...在对所有字母调用该方法使它们都成为索引后，sort()方法根据字母的数字索引对它们进行排序。 通常，sort()函数按字母或数字顺序对它所调用的任何列表进行排序，这被称为升序。
使用 CountVectorizer 计算字数 CountVectorizer 提供了一个简单的方法，既可以标记文本文档的集合, 也可以生成每个已知单词的索引, 还可以使用这一套索引对新文档进行编码。...不过，没有包括的词会被忽略，并且不会在结果向量中计数。 举个例子，下面是使用上述向量化器对另一个文档进行编码的例子。这个文本文档包含两个词，一个词包含在索引中，另一个不包含在索引中。...会输出编码的稀疏向量的数组版本，从这个输出中可以看出，在词汇中出现的单词的没有被忽略，而另一个不在词汇中的单词被忽略了。...print(vector.shape) print(vector.toarray()) 从文档中学习 8 个单词的得到索引，并且每个单词在输出向量中被分配唯一的整数索引值。...词汇量过大又将导致需要非常大的矢量来编码文档，从而对内存产生很大的要求，同时拖慢算法的速度。 这里有一个巧妙的解决方法，即建立单词的单向散列表，进而将每个单词转换为整数。
以下是所有技巧的概述: 1)使用enumerate()而不是range(len())进行迭代 2)使用列表comprehension代替原始的for循环 3)使用内置的Sort()方法对复杂的迭代进行排序...4)用集合存储唯一的值 5)使用generators节省内存 6)用.get()和.setdefault()在字典中定义默认值 7)用collections.Counter计数hashable对象 8...1)使用enumerate()而不是range(len())进行迭代 如果我们需要遍历一个列表，并且需要跟踪索引和当前项，大多数人会使用range(len())语法。...3)使用内置的Sort()方法对复杂的迭代进行排序 如果我们需要对一些可迭代的对象，例如列表、元组或字典进行排序，我们不需要自己实现排序算法。我们可以简单地使用内置的排序函数。...这里是一个列表，列表里面有字典，我们想要根据字典中的年龄对列表进行排序。为此，我们还可以使用排序函数，然后传入应该用于排序的关键参数。
如果单词"aardvark"在文档中出现三次，则该特征向量在与该单词对应的位置上的计数为 3。 如果词汇表中的单词没有出现在文档中，则计数为零。...在这里，频率被认为是它们出现在文件（评论）中的数量，而不是它们在文件中的数量。正如我们所看到的，该列表涵盖了许多停用词。它也包含一些惊喜。"...为了计算这个概率，我们必须对如何生成数据做出另一个假设。最简单的数据生成模型是二项模型，其中对于数据集中的每个单词，我们抛出一个硬币，并且如果硬币朝上出现，我们插入我们的特殊单词，否则插入其他单词。...计算所有唯一双元的条件成对词发生概率：p(W2 × W1) 计算所有唯一的双对数似然比对数。 根据它们的似然比排序双字节。 以最小似然比值作为特征。...然而，在实践中，寻找非连续词组的计算成本要高得多并且没有太多的收益。因此搭配抽取通常从一个候选人名单中开始，并利用统计方法对他们进行过滤。 所有这些方法都将一系列文本标记转换为一组断开的计数。
POS标记是对文本中的单词进行标记的过程，使其与特定POS标记对应：名词，动词，形容词，副词等。在本教程中，我们将使用NLTK的平均感知器标记器。...在我们确定推文中哪些词是形容词或名词之前，我们首先需要对我们的推文进行分词。 Tokenization是将一系列字符串分解为单词、关键字、短语、符号和其他元素，我们称之为分词。...每个token/标记对都保存为元组。 在NLTK中，形容词的缩写是JJ。 所述标记器NLTK标记单数名词（NN），复数名词（NNS）。为简化起见，我们只会通过跟踪NN标记来计算单数名词。...在下一步中，我们将计算在我们的语料库中出现多少次JJ和NN。 第五步，计算POS标签 我们将使用累加器（计数）变量跟踪JJ并NN出现的次数，并在每次找到标记时不断添加该变量。...第一个循环将迭代列表中的每个推文。第二个循环将通过每个推文中的每个token /标签对进行迭代。对于每对，我们将使用适当的元组索引查找标记。
这一切都与页面上的单词数成正比。 对于每个检索词，我们在HashMap中增加一个计数器，这是一个常数时间的操作。所以创建TermCounter的所需时间与页面上的单词数成正比。...这两个都是常数时间的操作，所以推送TermCounter的总时间对于唯一检索词的数量是线性的。 总之，TermCounter的创建与页面上的单词数成正比。...向 Redis 推送TermCounter与唯一检索词的数量成正比。 由于页面上的单词数量通常超过唯一检索词的数量，因此整体复杂度与页面上的单词数成正比。...否则，你可以在 14.3 节中找到说明。 运行ant build来编译源文件，然后运行ant JedisMaker来确保它配置为连接到你的 Redis 服务器。...然后，它应该对页面进行索引，将链接添加到队列，并返回其索引的页面的 URL。 WikiCrawlerTest加载具有大约200个链接的队列，然后调用crawl三次。
应用： 给出一组需要肾移植的患者，每个患者都有一个愿意捐赠肾脏但类型不匹配的家庭成员。愿意捐赠给另一个人，前提是他们的家庭成员得到肾脏。然后医院进行“多米诺手术”，所有移植同时进行。...目录是文件和其他目录的列表。符号链接是对另一个目录的引用。在列出目录中的所有文件时，需要小心避免跟随符号链接的循环！ 拓扑排序应用。...问与答 练习 频率计数。 读入一个字符串列表并打印它们的频率计数。算法：将字符串读入数组，使用三向基数快速排序对它们进行排序，并计算它们的频率计数。加速奖励：在三向分区期间计算计数。...重新排列（类似于累积计数）这 N 个元素，使每个元素都在其适当的桶中。对每个桶中的元素进行插入排序（或者等效地，只对整个文件进行插入排序）。...（原地键索引计数）给定一个包含 N 个介于 0 和 R-1 之间的不同值的数组，以线性时间和 O® 的额外空间对它们进行升序排列。导致（本质上）原地字符串排序。
但是，与其他数值变量不一样的是，类别特征的数值变量无法与其他数值变量进行比较大小。(作为行业类型，石油与旅行无法进行比较)它们被称之为非序的。...对于实例中，许多Web服务使用id作为分类变量来跟踪用户具有数百至数百万的值，取决于唯一的数量服务的用户。互联网交易的IP地址是另一个例子一个很大的分类变量。...它们是分类变量，因为即使用户ID和IP地址是数字，它们的大小通常与任务无关在眼前。例如，在进行欺诈检测时，IP地址可能是相关的个人交易。某些IP地址或子网可能会产生更多欺骗性交易比其他人。...但是164.203.x.x的子网本质上并不多欺诈性比164.202.x.x; 子网的数值无关紧要。 文档语料库的词汇可以被解释为一个大的分类变量，类别是唯一的单词。...在微软搜索广告研究中，Graepel等人 [2010]报告在贝叶斯概率回归模型中使用这种二值特征，可以使用简单更新在线进行培训。与此同时，其他组织则争论压缩方法。
如果您想进一步探索投入生产的最佳实践，请查看我们的开发者日讨论：The New Stack and Ops for AI设置您的组织登录到您的OpenAI账户后，您可以在组织设置中找到您的组织名称和ID...随着您在平台上的使用量增加并从一个使用层级转移到另一个使用层级，您的配额限制将自动增加。您可以在帐户设置中的限制页面查看您当前的使用限制。...避免在代码或公共存储库中暴露API密钥；相反，将它们存储在安全位置。您应该使用环境变量或秘密管理服务将密钥暴露给您的应用程序，这样您就不需要在代码库中硬编码它们。...您可以在API密钥管理仪表板上启用未来的跟踪。生成于2023年12月20日之后的所有API密钥都已启用跟踪。任何以前未跟踪的使用情况将显示为仪表板中的“未跟踪”。...如果您将多个请求发送到同一端点，您可以将要发送的提示批处理到同一请求中。这将减少您需要进行的请求数量。prompt参数最多可以容纳20个唯一的提示。我们建议您测试此方法，看看是否有所帮助。
由于列表是唯一指向这些字符串的对象，因此它们各自的引用计数也是 1。 当程序执行对 t 和 u 的赋值时会发生什么？Python 会直接让目标指向与源相同的对象，并增加对象的引用计数来实现赋值。...但与 C++ 一样，所有权始终是明确的：程序不需要引用计数或垃圾回收就能知道何时释放向量元素和字符串内容。 代价是如果需要同时访问它们，就必须显式地要求复制。...例如，本章的前半部分展示过在 C++ 中将一个变量赋值给另一个变量时可能需要任意数量的内存和处理器时间。Rust 的一个原则是：各种开销对程序员来说应该是显而易见的。...本节用复制（Copy）和克隆（Clone）这两个模糊的术语描述了某个类型可能具备的特征。它们实际上是特型的示例。特型是 Rust 语言中的开放式工具，用于根据你对类型可以执行的操作来对类型进行分类。...Rc 类型和 Arc 类型非常相似，它们之间唯一的区别是 Arc 可以安全地在线程之间直接共享，而普通 Rc 会使用更快的非线程安全代码来更新其引用计数。
汇集所有单独的单词，并用唯一的整数对它们进行索引——这一步等同于为单词创建独热码。我们将使用一个字典来完成这一步； 3....循环遍历数据集中的每个单词（词汇变量），并将其分配给在步骤 2 中创建的独一无二的整数。这使在单词数据流中进行查找或处理操作变得更加容易。...」列表，该列表中存储在数据集中找到一个单词的次数。...然后使用 Python 集合模块和 Counter（）类以及关联的 most_common（）函数对已初始化的计数列表进行扩展。...但该列表不是由独立单词组成的单词列表，而是个整数列表——在字典里由分配给该单词的唯一整数表示每一个单词。
编辑 给变量加标记的方式有很多种。比如，当变量进入上下文时，反转某一位；或者可以维护“在上下文中”和“不在上下文中”两个变量列 表，可以把变量从一个列表转移到另一个列表。...在此之后再被加上标记的变量就是待删除的了，原因是任何在上下文中的变量都访问不到它们了。随后垃圾回收程序做一次内存清理，销毁带标记的所有值并收回它们的内存。引用计数 上文提到的第二种垃圾回收机制。...如果同一个值又被赋给另一个变量，那么引用数加1。类似地，如果保存对该值引用的变量被其他 值给覆盖了，那么引用数减1。当一个值的引用数为0时，就说明没办 法再访问到这个值了，因此可以安全地收回其内存了。...垃圾回收程序 下次运行的时候就会释放引用数为0的值的内存。为什么现在使用引用计数的比较少：该方法无法解决循环引用问题。如：A引用B，同时B引用A，相互应用。会导致内存泄漏。...引用计数在代码中存在循环引用时会出现问题。解除变量的引用不仅可以消除循环引用，而且对垃圾回收也有帮助。为促进内存回收，全局对象、全局对象的属性和循环引用都应该在不需要时解除引用
我们今天来说点流程控制之外的东西:列表。列表型变量可以在变量下存储多个值，并以索引的方式来控制每个值。 Python的列表可以放下各种各样类型的值。无论那是字符、字符串或者是另一个列表。...列表入门 通常来说，我们的一个变量只能对应一个值。但是列表型变量的出现可以让一个变量对应好多个值，具体的做法如下： ? 注意这里的格式。...这‘多个值’(单词”Null”,一个连字符”-”和单词”Byte”)被放在方括号[]中间，用英文双引号括起，并用英文逗号进行分隔。变量test现在就自动成为了列表型变量。...一个变量对应了多个值，那我们是如何找到test变量下的每一个具体的值的呢？很简单，列表型变量通过‘值’在列表中的位置进行定位。‘值在列表中的位置’就是索引。每个索引都指向唯一的一个值。...索引从0开始计数，然后是1，2，……这样。所以，test[0]对应着值”Null”,test[1]对应着值”-”。这很符合常识。 ? 我们可以对每个列表中的值进行操作，也可以把它们揉在一起操作： ?
幸运的是，我根据词汇的难易程度，在Netflix目录(223部Netflix原创作品)上对大约500部一流的电视节目进行了排名。...但是我使用了词库列表，它们的作用类似，但也根据频率列出了每个词的难度。...这些列表是在与语言学和英语作为第二语言的学习有关的研究论文主题上进行评估的。 数据清理:我删除了在电影或剧集中听不到的单词，比如场景描述和说话者的名字。...我还排除了对话中超过3.5%的单词与单词族列表不匹配的文本(它们可能是异常值或损坏的数据)。...词汇级别基于在语料库中发现单词的频率，这意味着这些文本中最常见的单词被标记为级别1。尽管以前的研究已经证明列表是可靠的，但对于这样的列表并不太准确具有多种含义的单词。
加密 在加密的情况下，我们一次一个地从单词中提取每个字符（如果不是空格），并将其与存储在我们选择的任何数据结构中的相应摩斯密码匹配（如果您使用 python 编码，字典可以变成在这种情况下非常有用） 将摩斯密码存储在一个变量中...在用摩斯密码编码时，我们需要在每个字符之间添加 1 个空格，在每个单词之间添加 2 个连续空格。 如果字符是空格，则向包含结果的变量添加另一个空格。...一旦我们得到一个空格，我们就会在提取的字符序列（或我们的莫尔斯电码）中查找相应的英语字符，并将其添加到将存储结果的变量中。 请记住，跟踪空间是此解密过程中最重要的部分。...一旦我们得到 2 个连续的空格，我们就会向包含解码字符串的变量添加另一个空格。 字符串末尾的最后一个空格将帮助我们识别莫尔斯电码字符的最后一个序列（因为空格充当提取字符并开始解码它们的检查）。...= ' '): # 计数器来跟踪空间 i = 0 # 在空格的情况下 citext += letter
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