python做文本分類教程（python文本拆分）

本文目錄一覽：

• 1、python培訓入門教程？怎樣入門呢？
• 2、如何學習python
• 3、信息增益算法python,看了【Python 編程】實現文本分類中的信息增益算法
• 4、如何利用Python對中文進行分詞處理
• 5、用python採用TF IDF實現從多個文本文檔中選出特徵詞應該怎樣實現
• 6、Python文本處理工具都有哪些?

python培訓入門教程？怎樣入門呢？

python作為一個編程語言，具有與其他編程語言同等的能力。冠冕堂皇地講，是所有語言都是圖靈等價的。不過python作為一門語言，尤其獨特的優點，簡單易學，內置了很多庫。也很容易擴展。Python培訓課程如何學？

可以選一本通俗易懂的書，找一個好的視頻資料，然後自己裝一個IDE工具開始邊學邊寫。下面我具體來講講:

1.找一本靠譜的書，難度一定要是入門級別，千萬不能太複雜，不要一下子陷進去，會打亂節奏，學東西要循序漸進，不能一口吃個胖子.打個比方，學過java的同學都聽過大名鼎鼎的thinking in java,這邊書很厚很全，若一上來就學，肯定會吃力，時間長了就會失去興趣，因此對初學者來說，一定要找一本通熟易懂的，簡單的書。入門的書非常關鍵。

入門的書很多，但是我個人強烈推薦《A Byte of Python》，這本書我讀了2遍，作者寫作思路非常清晰，對每個知識點講解很到位，不多不少。對初學者來說，力道剛剛好。而且是全英文，對提高自己的英語水平也很有幫助。

網上有人會推薦《笨辦法學Python》,我個人覺得這本書沒有《A Byte of Python》好 。一般有一些編程基本，我建議直接看《A Byte of Python》。這本書的銷量已經破百萬了，而且在豆瓣上點評有8.8,可謂是入門級的神書.電子版大家可以在CSDN 搜一下就有，都是高清的。

2.找一個靠譜的師傅。Python編程是一個十分系統的技術體系，有時候光靠看書和網上的視頻，只能是一知半解，遇到問題，沒有人給你講解其中的原理和流程，那麼對於整個技術點的理解就永遠不會通透。況且，編程不只是知識，還涉及到做具體的項目，在做項目中，如果有人帶，進步才是最神速的。

3.多編寫程序，這似乎是廢話，但是確實是一句實話。學編程一定要親身去編寫，沒有什麼捷徑。一開始哪怕你把書裡面的例子一字不落敲一遍，也好過你只是去看書，而不動手。

而且學python 最好是堅持編，每天抽小半個小時，學一些知識點,不斷堅持.快的話幾個星期基本就能入門了。

如何學習python

分享Python學習路線：

第一階段：Python基礎與Linux數據庫

這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變量、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標準庫模板、函數、異常處理、mysql使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python的基本語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段：web全棧

這一部分主要學習web前端相關技術，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web開發基礎、Vue、FIask Views、FIask模板、數據庫操作、FIask配置等知識。

學習目標：掌握web前端技術內容，掌握web後端框架，熟練使用FIask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。

第三階段：數據分析+人工智能

這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、算法等知識。

學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與算法進階和人工智能技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智能項目等階段項目。

第四階段：高級進階

這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。

對於Python開發有興趣的小夥伴們，不妨先從看看Python開發教程開始入門！B站上有很多的Python教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細緻，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。

信息增益算法python,看了【Python 編程】實現文本分類中的信息增益算法

list2.insert((int)(i[0]) – 1,(int)(i[2]))

改為

list2.insert(round(float(i[0])) – 1,round(float(i[2])))

試試

如何利用Python對中文進行分詞處理

python做中文分詞處理主要有以下幾種：結巴分詞、NLTK、THULAC

1、fxsjy/jieba

結巴的標語是：做最好的 Python 中文分詞組件，或許從現在來看它沒做到最好，但是已經做到了使用的人最多。結巴分詞網上的學習資料和使用案例比較多，上手相對比較輕鬆，速度也比較快。

結巴的優點：

支持三種分詞模式

支持繁體分詞

支持自定義詞典

MIT 授權協議

2、THULAC：一個高效的中文詞法分析工具包

前兩天我在做有關於共享單車的用戶反饋分類，使用jieba分詞一直太過零散，分類分不好。後來江兄給我推薦了THULAC： 由清華大學自然語言處理與社會人文計算實驗室研製推出的一套中文詞法分析工具包 。THULAC的接口文檔很詳細，簡單易上手。

THULAC分詞的優點：

能力強。利用規模最大的人工分詞和詞性標註中文語料庫（約含5800萬字）訓練而成，模型標註能力強大。

準確率高。該工具包在標準數據集Chinese Treebank（CTB5）上分詞的F1值可達97.3％，詞性標註的F1值可達到92.9％

速度較快。同時進行分詞和詞性標註速度為300KB/s，每秒可處理約15萬字。只進行分詞速度達到1.3MB/s，速度比jieba慢

Python 解決中文編碼問題基本可以用以下邏輯：

utf8（輸入） —— unicode（處理） —— （輸出）utf8

Python 裡面處理的字符都是都是unicode 編碼，因此解決編碼問題的方法是把輸入的文本（無論是什麼編碼）解碼為（decode）unicode編碼，然後輸出時再編碼（encode）成所需編碼。

由於處理的一般為txt 文檔，所以最簡單的方法，是把txt 文檔另存為utf-8 編碼，然後使用Python 處理的時候解碼為unicode（sometexts.decode(‘utf8’)），輸出結果回txt 的時候再編碼成utf8（直接用str() 函數就可以了）。

用python採用TF IDF實現從多個文本文檔中選出特徵詞應該怎樣實現

如果最終就是文本分類的話，對所有詞彙得到TF-IDF後，再建立各文本對詞彙表的特徵向量，用餘弦定理判斷相似度，然後做一下聚類，從而實現文本分類。

應該從工程角度效果應該不錯，吳軍博士《數學之美》第14章講到過，裡面把原理也解釋了，很符合直覺，雖然沒有用到太高深的理論。

Python文本處理工具都有哪些?

1、 NLTK — Natural Language Toolkit

搞自然語言處理的同學應該沒有人不知道NLTK吧，這兒也就不多說了。不過引薦兩本書籍給剛剛觸摸NLTK或許需求具體了解NLTK的同學: 一個是官方的《Natural Language Processing with Python》，以介紹NLTK里的功用用法為主，一起附帶一些Python常識，一起國內陳濤同學友情翻譯了一個中文版，這兒可以看到：引薦《用Python進行自然語言處理》中文翻譯-NLTK配套書;另外一本是《Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook》，這本書要深入一些，會涉及到NLTK的代碼結構，一起會介紹怎麼定製自己的語料和模型等，相當不錯。

2、 Pattern

Pattern由比利時安特衛普大學CLiPS實驗室出品，客觀的說，Pattern不僅僅是一套文本處理東西，它更是一套web數據挖掘東西，囊括了數據抓取模塊(包含Google, Twitter, 維基百科的API，以及爬蟲和HTML剖析器)，文本處理模塊(詞性標示，情感剖析等)，機器學習模塊(VSM, 聚類，SVM)以及可視化模塊等，可以說，Pattern的這一整套邏輯也是這篇文章的組織邏輯，不過這兒我們暫時把Pattern放到文本處理部分。我個人首要使用的是它的英文處理模塊Pattern.en, 有許多很不錯的文本處理功用，包含基礎的tokenize, 詞性標示，語句切分，語法檢查，拼寫糾錯，情感剖析，句法剖析等，相當不錯。

3、 TextBlob: Simplified Text Processing

TextBlob是一個很有意思的Python文本處理東西包，它其實是根據上面兩個Python東西包NLKT和Pattern做了封裝(TextBlob stands on the giant shoulders of NLTK and pattern, and plays nicely with both)，一起供給了許多文本處理功用的接口，包含詞性標示，名詞短語提取，情感剖析，文本分類，拼寫檢查等，甚至包含翻譯和語言檢測，不過這個是根據Google的API的，有調用次數約束。

4、 MBSP for Python

MBSP與Pattern同源，同出自比利時安特衛普大學CLiPS實驗室，供給了Word Tokenization, 語句切分，詞性標示，Chunking, Lemmatization，句法剖析等根本的文本處理功用，感興趣的同學可以重視。

關於 Python文本處理工具都有哪些，環球青藤小編就和大家分享到這裡了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。