假设我有一个简单的列表,结构如下2列表:
letter|number
a|1
a|7
b|2
b|5
我希望有一个Linq查询在"letter"列上分组,对"number"列的分组元素求和,另外还返回数组中的求和元素.这将导致下表:
a | 8 | {1,7}
b | 7 | {2,5}
是)我有的:
public class GroupedRow {
public int number { get; set; }
public string letter { get; set; }
public int[] elements { get; set; }
}
并在该计划中:
List<GroupedRow> listfromquery = numberletterlist.GroupBy(x => x.letter)
.Select(grp => new GroupedRow() {
number = grp.Sum(x => x.number)
letter = grp.key.letter
// elements=
};
即使我看到其他方法,我想在1 linq查询(如果可能),或另一种简单的快速方式.
我一直在使用 sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation 模块来探索文档语料库。经过多次迭代训练和调整模型（即添加停用词和同义词，改变主题数量），我对提炼出的主题相当满意和熟悉。作为下一步，我想将经过训练的模型应用于新的语料库。
是否可以将拟合模型应用于一组新文档以确定主题分布。
我知道这在 gensim 库中是可能的，您可以在其中训练模型：
from gensim.test.utils import common_texts
from gensim.corpora.dictionary import Dictionary
# Create a corpus from a list of texts
common_dictionary = Dictionary(common_texts)
common_corpus = [common_dictionary.doc2bow(text) for text in common_texts]
lda = LdaModel(common_corpus, num_topics=10)
然后将训练好的模型应用于新的语料库：
Topic_distribtutions = lda[unseen_doc]
来自：https : //radimrehurek.com/gensim/models/ldamodel.html
如何使用 LDA 的 scikit-learn 应用程序来做到这一点？