我有跟踪错误。
if form in exceptions: TypeError: unhashable type: 'list'
以下是我的密码。
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizer
sentence = 'missed you'
w_tokenize = (word_tokenize(sentence))
for word in w_tokenize:
print WordNetLemmatizer().lem
class CombinationsList:
@staticmethod
def get_combinations(self,my_list):
"""
:param self:
:param my_list: list
:return: list[list]
"""
# YOUR CODE HERE
if len(self,my_list) == 0:
return [[]]
cs
当我试图运行这段代码来预处理文本时,我得到了下面的错误,有人遇到了类似的问题,但post没有足够的细节。
我在这里把一切都放在上下文中,希望能帮助审阅者更好地帮助我们。
下面是函数;
def preprocessing(text):
#text=text.decode("utf8")
#tokenize into words
tokens=[word for sent in nltk.sent_tokenize(text) for word in
nltk.word_tokenize(sent)]
#remove stopwords
当我在django运行makemigrations时,我得到了错误:
TypeError:init()缺少一个必需的位置参数:'on_delete‘
这是我的密码:
from django.db import models
class List(models.Model):
name = models.CharField(max_length=50)
def __str__(self):
return "List:{}".format(self.name)
class Card(models.Model):
title = m
我有以下代码
import nltk, os, json, csv, string, cPickle
from scipy.stats import scoreatpercentile
lmtzr = nltk.stem.wordnet.WordNetLemmatizer()
def sanitize(wordList):
answer = [word.translate(None, string.punctuation) for word in wordList]
answer = [lmtzr.lemmatize(word.lower()) for word in answer]
当我试图像这样把它传给狐猴时:
def lemmatization(token_txt):
text = [wn.lemmatize(word) for word in token_txt]
# text = [[wn.lemmatize(word) for word in l] for l in token_text]
return text
data['Tweet_lem'] = data['Tweet_sw'].apply(lambda x:lemmatization(x))
data.head()
我得到跟随错误
TypeErro
我试图根据词性对字符串进行归纳,但在最后阶段,我得到了一个错误。我的代码:
import nltk
from nltk.stem import *
from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize
from nltk.corpus import wordnet
wordnet_lemmatizer = WordNetLemmatizer()
text = word_tokenize('People who help the blinging lights are the way of the future and are he
以下是我的源代码:-
import mlflow
import mlflow.sklearn
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from mlflow.models.signature import infer_signature
impor
我正在编写一个使用二进制搜索的程序来查找两个列表的交叉索引。我已经编写了helper函数,现在正在编写调用helper函数的函数。我得到一个TypeError: findCrossoverIndex(),缺少两个必需的位置参数:'left‘和'right’。有人能解释一下如何创建两个必需的位置论证吗? 谢谢, #First write a "helper" function with two extra parameters
# left, right that describes the search region as shown below
def fi
我想要解决一个系统的非线性方程组创建的循环使用根从scipy.optimize。我想用一种方法建立方程,然后用另一种方法求解。我用渐近建立了方程,并想用scipy来求解它们。我的真正代码有太多的循环,每次根从code迭代这些循环。
这是我尝试过的一个非常简单的版本。我用渐近符号建立了方程,然后用lambdify把方程从渐近中取出来,但求解者给了我一个错误。
from scipy.optimize import root
from sympy import Symbol, lambdify
y = [Symbol('x%d' % i) for i in range(2)]
d
我有一个包含if,else条件和for循环的函数。我想在lambda表达式中编写这个函数。我尝试了很多方法来创建这个lambda函数。但我还是做不到。这是我的函数和另一个规则。
negation ='no,not,never'.split(',')
list2 = 'miss,loss,gone,give up,lost'.split(',')
def f(sentence):
s = sentence.split()
l = [s.index(word) for word in s if word in list2]
有点奇怪。我有许多excel文件,每个文件中有超过50万个数据点。有些文件我可以删除停止和进行柠檬化,大多数文件都会出现以下错误
txt = "".join([c for c in txt if c not in string.punctuation])
TypeError:“浮点”对象不可迭代
感谢你的任何帮助
import nltk
wn = nltk.WordNetLemmatizer()
ps = nltk.PorterStemmer()
dir(wn)
import pandas as pd
import re
import string
from nltk.cor
我正在做一个项目,它的一部分是制作一个程序,当我被激活时,只要我点击左键,就会自动向右单击。但是当我启动程序并单击鼠标时,它会返回一个错误:TypeError: combatModules.on_click() takes 4 positional arguments but 5 were given我的代码:(我使用线程,这样我就可以从同一个程序一次运行多个程序)。
import pydirectinput as pa
import time as t
import pynput
import threading
class combatModules:
def __init__(s