这个代码片段来自我的挂人游戏,由于我不完全确定什么是元组错误,以及如何解决它,我来到这里。
Continue = input("Do you want to play hangman?").lower()
while Continue == ("y", "ye", "yes", "yeah").lower():
name = input("What is your name? ")
print ("Hello, " + name, "Time to play
我对我刚刚实现的Python代码感到困惑(简化为SO)。
userInput = 'invalid'
while userInput.lower() not in ['y', 'n']:
print('Do you want to continue? (y/n)')
userInput = input
这段代码在第四行有一个错误&它应该是userInput = bug ()
但是,当代码运行时,它会立即在第二行错误消息AttributeError:'builtin_function_or_metho
'aBcDe'.lower()工作正常,并返回'abcde'。
那么,为什么我不能这样做:'{0.lower()}'.format('aBcDe')?
它返回以下错误:AttributeError: 'str' object has no attribute 'lower()'
我的猜测是,代码计算出该属性是整个字符串'lower()',而不是'lower',它只是无法工作。那么,我如何才能以这种方式调用方法呢?
我有一个文件,并试图转换为小写的单词。这是我到目前为止所拥有的
with open('example.txt', 'r') as fileinput:
for line in fileinput:
lines = fileinput.lower()
AttributeError: 'file' object has no attribute 'lower'
我有一个类似这样的句子列表:['Business World - user unable to log in', 'Cannot Login', 'customer getting no signal message on projector', 'Account - colleague is unable to access account', 'Password reset after interruption']大约有8000个元素。
我想把上面的列表转换成lowercase。我尝试使用以下一行:
my_li
当我运行以下代码时:
if substr in movie.lowercase:
我得到以下错误
AttributeError: 'NavigableString' object has no attribute 'lowercase'
movie来自这里:
movie = row.td.div.h4.string
我试着把它改成(没有成功)
movie = row.td.div.h4.string.string
或
movie = unicode(row.td.div.h4.string)
你知道怎么用lowercase方法把NavigableString转换
我正在将一个文件读入一个列表中,并将其拆分,以便每个单词都在一个列表中。不过,我不想在名单上提到具体的词,我想略过它们。我把下面写的垃圾列表叫做filterList。
这是我的密码:
with open('USConstitution.txt') as f:
lines = f.read().split() #read everything into the list
filterList = ["a","an","the","as","if","and&
我试图使用以下脚本将列表中的所有值转换为小写:
def Data_Cleanse(Data_IMP):
# Import Data_IMP file
# Drop the EventTime, and EventID columns
Data_Cleanse = Data_IMP.drop(columns = ["eventId","eventTime"])
res = [sub.replace('.', ' - ') for sub in Data_Cleanse]
res = [su
我在试着进行线性回归。但是我得到了"AttributeError:'numpy.ndarray‘对象没有属性'lower’“,下面是我使用的代码:
#Loading the dataset
import pandas as pd
dataset= pd.read_csv('C:/Users/User/MiniProject/MovieReview.csv')
X = dataset.iloc[:,:-1].values
y = dataset.iloc[:,-1].values
def getStemmedReview(review):
rev
这就是我现在所拥有的:
from nltk.corpus import brown
w = brown.words()
print w.lower()
但是当我运行它的时候,它说
AttributeError: 'ConcatenatedCorpusView' object has no attribute 'lower'
到底是怎么回事,我该怎么解决这个问题?
我试图实现我的代码,索引一个语料库,但是我不断地得到一个错误,并且不知道我在哪里出错,下面是代码的片段。感谢您的帮助和指导。错误约简=filter( re.split(r'\W+',words.lower()) AttributeError:'file‘对象没有属性'lower’
#within your program ignore any term that matches a stop word.
#Creating .txt file with stopwords and thereby creating a routine in which stopw
我正面临着这个错误,我真的无法找到它的原因。
有没有人能指出原因?
for i in tweet_raw.comments:
mns_proc.append(processComUni(i))
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-416-439073b420d1> in <
我只是尝试将文档的子部分标记为按照的跨度
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
sentence = "The car with the white wheels was being confiscated by the police when the owner returns from robbing a bank"
doc = nlp(sentence)
doc.spans['remove_parts'] = [doc[2:6], doc[9:12]]
doc.spans['
我用NaiveBaynes语料库训练了一个twitter_sample分类器。我能够测试分类器在一条推特上,以确保它的工作。然而,我现在正试图循环分类器,通过大约4000条tweet的列表,并在我的代码中获得一个AttributeError:
test_sample = []
for (words, sentiment) in test_tweets:
words_filtered = [t.lower() for t in words.split() if len(t) >= 3]
sentiment = classifier.classify(extract_fe
我的代码
def tokenize_and_stem(text):
tokens = [sent for sent in nltk.sent_tokenize(text) for word in nltk.word_tokenize(text)]
filtered_tokens = [token for token in tokens if re.search('[a-zA-Z]', token)]
stems = stemmer.stem(filtered_tokens)
words_stemmed = tokenize_and_stem(
我在python中有一个列表,其中包含字母数字元素。我想把所有的元素转换成小写。
这是使用列表并使用lower函数创建Dataframe的唯一方法吗?
下面是一个例子:
l = ['abc123']
l.lower()
错误:
AttributeError: 'list' object has not attribute 'lower'
`
def removeDigits(str):
return str.translate({ord(i): None for i in '0123456789'})
def fileinput():
with open('constant.txt') as f:
lines = f.readlines()
print('Initial string: ', lines)
res = list(map(removeDigits, lines))
print('Final
我试图在GridSearch中使用多个特性列和管道。因此,我传递了两个列,我想为它们执行一个TfidfVectorizer,但是在运行GridSearch时遇到了麻烦。
Xs = training_data.loc[:,['text','path_contents']]
y = training_data['class_recoded'].astype('int32')
for col in Xs:
print Xs[col].shape
print Xs.shape
print y.shape
# (2464L,)