利用sklearn進行字典&文本的特徵提取

寫在前面

這篇博客主要內容：

1. 應用DictVectorizer實現對類別特徵進行數值化、離散化
2. 應用CountVectorizer實現對文本特徵進行數值化

特徵提取API

sklearn.feature_extraction

字典特徵提取

做用：對字典數據進行特徵值化

• sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True,…)
  • DictVectorizer.fit_transform(X) X:字典或者包含字典的迭代器返回值：返回sparse矩陣
  • DictVectorizer.inverse_transform(X) X:array數組或者sparse矩陣 返回值:轉換以前數據格式
  • DictVectorizer.get_feature_names() 返回類別名稱

# 數據
[{'city': '北京','temperature':100}
{'city': '上海','temperature':60}
{'city': '深圳','temperature':30}]

# 代碼
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer

def dict_demo():
    data = [{'city': '北京','temperature':100}, {'city': '上海','temperature':60}, {'city': '深圳','temperature':30}]
	# 一、實例化一個轉換器類
    transfer  = DictVectorizer(sparse=False)
    # 二、調用fit_transform
    data_new = transfer.fit_transform(data)
    print("data_new：\n",data_new)
    # 打印特徵名字
    print("特徵名字：\n",transfer.get_feature_names())
    
    return None

注意DictVectorizer默認是true，輸出爲稀疏矩陣，false輸出爲普通矩陣

文本特徵提取

做用：對文本數據進行特徵值化

• sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer(stop_words=[])

  • 返回詞頻矩陣

• CountVectorizer.fit_transform(X) X:文本或者包含文本字符串的可迭代對象 返回值：返回sparse矩陣

• CountVectorizer.inverse_transform(X) X:array數組或者sparse矩陣 返回值:轉換以前數據格

• CountVectorizer.get_feature_names() 返回值:單詞列表

• sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer

# 數據
["life is short,i like python",
"life is too long,i dislike python"]

# 代碼
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

def count_demo():
    data = ["life is short,i like like python", "life is too long,i dislike python"]
    transfer  = CountVectorizer()
    data_new = transfer.fit_transform(data)
    print("data_new：\n",data_new.toarray())
    print("特徵名字：\n",transfer.get_feature_names())
    return None

注意代碼中的使用了toarray()，能夠不加這個方法，再運行一下看看📑