[人工智能]python知识补充1

python：

1、‘sep’.join(seq)：返回一个以分隔符sep连接各个元素后生成的字符串

将一个列表还原成一句话

   #以空格为分隔符将seg_list内的数据重组
    training_ci = " ".join(seg_list)

  
>>> seq2  =  "hello good boy doiido"
>>>  print  ':' .join(seq2)
h:e:l:l:o: :g:o:o:d: :b:o:y: :d:o:i:i:d:o
  
  
#对元组进行操作
  
>>> seq3  =  ( 'hello' , 'good' , 'boy' , 'doiido' )
>>>  print  ':' .join(seq3)
hello:good:boy:doiido
  
  
#对字典进行操作？？？为什么字典的操作，顺序会不一样？？？？？？？？
  
>>> seq4  =  { 'hello' : 1 , 'good' : 2 , 'boy' : 3 , 'doiido' : 4 }
>>>  print  ':' .join(seq4)
boy:good:doiido:hello
  
  
#合并目录
  
>>>  import  os
>>> os.path.join( '/hello/' , 'good/boy/' , 'doiido' )
'/hello/good/boy/doiido'

2、split的用法

拆分字符串:通过指定分隔符对字符串进行切片，并返回分割后的字符串列表（list）{与上面操作刚好相反，不过可以实现txt->""字符串->列表，这样才可以转换为numpy}
os.path.split()：按照路径将文件名和路径分割开

#将字符串安装空格拆分成为列表
 training_ci = training_ci.split()

3、进而引入一个txt->""字符串->列表->numpy的分词模式

def fenci(training_data):
    seg_list = jieba.cut(training_data)  # 默认是精确模式
    #以空格为分隔符将seg_list内的数据重组
    training_ci = " ".join(seg_list)
    training_ci = training_ci.split()
    training_ci = np.array(training_ci)
    training_ci = np.reshape(training_ci, [-1, ])
    return training_ci

4、Counter的使用

Counter（）：以字典的形式返回传入的迭代器（数组，字符串，字典等）内的各个词出现的次数。

from collections import Counter
colors = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']
c = Counter(colors)
print (dict(c))

输出：{‘red’: 2, ‘blue’: 3, ‘green’: 1}

5、most_common()函数实现寻找top n 问题

和Counter的作用是一样的，不过可以限制选出前几，

from collections import Counter

#统计字符串

# top n问题

user_counter = Counter("abbafafpskaag")

print(user_counter.most_common(3)) #[('a', 5), ('b', 2), ('f', 2)]

print(user_counter['a']) # 5

6、zip的使用方法：接受任意多个（包括0个和1个）序列作为参数，返回一个tuple列表。

x = [1, 2, 3]

y = [4, 5, 6]

z = [7, 8, 9]

xyz = zip(x, y, z)

print xyz

运行的结果是：[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6, 7]
xy = zip(x, y)
print xy

运行的结果是：[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

x = [1, 2, 3]
x = zip(x)
print x

运行的结果是：[(1,), (2,), (3,)]

x = zip()
print x

运行的结果是：[]
补充：

>>> a = [1,2,3]
>>> b = [4,5,6]
>>> c = [4,5,6,7,8]
>>> zipped = zip(a,b)     # 打包为元组的列表
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> zip(a,c)              # 元素个数与最短的列表一致
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> zip(*zipped)          # 与 zip 相反，*zipped 可理解为解压，返回二维矩阵式
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

7、dict与zip结合

>>> dict()                        # 创建空字典
{}
>>> dict(a='a', b='b', t='t')     # 传入关键字
{'a': 'a', 'b': 'b', 't': 't'}
>>> dict(zip(['one', 'two', 'three'], [1, 2, 3]))   # 映射函数方式来构造字典
{'three': 3, 'two': 2, 'one': 1} 
>>> dict([('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)])    # 可迭代对象方式来构造字典
{'three': 3, 'two': 2, 'one': 1}