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我有一个清单:

my_list = ['abc-123', 'def-456', 'ghi-789', 'abc-456']

并希望搜索包含该字符串的项目'abc'.我怎样才能做到这一点？

if 'abc' in my_list:

会检查是否'abc'存在在列表中,但它的一部分'abc-123'和'abc-456','abc'对自己不存在.那么如何获得包含的所有项目'abc'？

我知道如何在R中这样做.但是,pandas中是否有任何函数将数据帧转换为包含两个方面共同计数的nxn共生矩阵.

例如矩阵df:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'TFD' : ['AA', 'SL', 'BB', 'D0', 'Dk', 'FF'],
                    'Snack' : ['1', '0', '1', '1', '0', '0'],
                    'Trans' : ['1', '1', '1', '0', '0', '1'],
                    'Dop' : ['1', '0', '1', '0', '1', '1']}).set_index('TFD')

print df

>>> 
    Dop Snack Trans
TFD                
AA    1     1     1
SL    0     0     1
BB    1     1     1
D0    0     1     0
Dk    1     0     0
FF    1     0     1

[6 rows x 3 columns]

会屈服:

    Dop …

我正在研究NLP任务,我需要计算文档上的共现矩阵.基本配方如下:

这里我有一个形状矩阵(n, length),每行代表一个由length单词组成的句子.所以n总共有相同长度的句子.然后使用定义的上下文大小,例如,window_size = 5我想计算共生矩阵D,其中cth行和wth列中的条目是#(w,c),这意味着上下文单词c在上下文中出现的次数w.

这里可以参考一个例子.如何计算文本窗口中两个单词之间的共现？

我知道它可以通过堆叠循环来计算,但我想知道是否存在简单的方法或简单的函数？我找到了一些答案,但是他们无法使用滑过句子的窗口.例如:单词共现矩阵

所以有人能告诉我,Python中是否有任何功能可以简洁地处理这个问题？因为我认为这个任务在NLP中很常见.