小编Sin*_*ina的帖子

我正在使用VSCode编码Python。问题是VSCode以相同的格式和颜色打印任何输出（错误，警告和...）。

是否有任何扩展程序或工具来对其进行管理？例如像Pycharm的红色打印错误，黄色的警告等等？

谢谢。

我正在寻找使用Matlab在矩阵中获得唯一值的最快方法!我有一个像这样的矩阵:

1       2
1       2
1       3
1       5
1       23
2       1
3       1
3       2
3       2
3       2
4       17
4       3
4       17

并需要得到这样的东西:

1       2
1       3
1       5
1       23
2       1
3       1
3       2
4       3
4       17

实际上,我需要通过每行中的列组合来获得唯一值.

我在python的以下代码中收到此错误“AttributeError：'Word2Vec'对象没有属性'index2word'”。有谁知道我该如何解决？实际上“tfidf_weighted_averaged_word_vectorizer”会引发错误。“obli.csv”包含句子行。谢谢你。

from feature_extractors import tfidf_weighted_averaged_word_vectorizer

    dataset = get_data2()
    corpus, labels = dataset.data, dataset.target
    corpus, labels = remove_empty_docs(corpus, labels)
    # print('Actual class label:', dataset.target_names[labels[10]])

    train_corpus, test_corpus, train_labels, test_labels = prepare_datasets(corpus,
                                                                            labels,
                                                                            test_data_proportion=0.3)
    tfidf_vectorizer, tfidf_train_features = tfidf_extractor(train_corpus)


    vocab = tfidf_vectorizer.vocabulary_
        tfidf_wv_train_features = tfidf_weighted_averaged_word_vectorizer(corpus=tokenized_train,
                                                                          tfidf_vectors=tfidf_train_features,
                                                                          tfidf_vocabulary=vocab,
                                                                          model=model,
                                                                          num_features=100)



    def get_data2():

        obli = pd.read_csv('db/obli.csv').values.ravel().tolist()
        cl0 = [0 for x in range(len(obli))]

        nonObli = pd.read_csv('db/nonObli.csv').values.ravel().tolist()
        cl1 = [1 for x in range(len(nonObli))]

        all = obli + nonObli


        db =  Db(all,cl0 + cl1)
        db.data = all …