小编sha*_*dam的帖子

我正在构建一个 python 包，并且正在使用 Spacy 库和 Spacy 模型 en_core_web_md。无法使用 pip 安装。你可以这样安装

python -m spacy download en_core_web_md

我已将 en_core_web_md 文件夹放入我的 Python 包中。

• 简单的EDA

  • 初始化.py
  • simple_eda.py
  • en_core_web_md

• 测试

• 安装程序.py

• 自述文件.md

• 执照

我可以成功安装包，但是当我导入时，它给了我这个错误。

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/home/shahid/anaconda3/envs/eda_test_6/lib/python3.5/site-packages/simple_nlp/__init__.py", line 1, in <module>
    from simple_nlp.simple_nlp import SimpleNLP
  File "/home/shahid/anaconda3/envs/eda_test_6/lib/python3.5/site-packages/simple_nlp/simple_nlp.py", line 22, in <module>
    nlp = spacy.load("en_core_web_md")
  File "/home/shahid/anaconda3/envs/eda_test_6/lib/python3.5/site-packages/spacy/__init__.py", line 30, in load
    return util.load_model(name, **overrides)
  File "/home/shahid/anaconda3/envs/eda_test_6/lib/python3.5/site-packages/spacy/util.py", line 175, in load_model
    raise IOError(Errors.E050.format(name=name))
OSError: [E050] Can't find …

嗨，我想生成两个随机数，以使它们的平方和等于1。

我已经写了这段代码。它们的平方和可能不完全等于1，但应该接近0.999。我也用过，if(math.isclose(abs(gene_value_1)**2 + abs(gene_value_2)**2, 1))但是不起作用。

gene_value_1 = random.uniform(0, 1)
gene_value_2 = random.uniform(0, 1)
if(abs(gene_value_1)**2 + abs(gene_value_2)**2) == 1:
    print(added)

我想生成两个随机数，其平方和几乎等于1。

我已经尝试过，但它对我不起作用。我正在使用这个Git 存储库。我正在构建一个桌面应用程序，不希望用户下载模型。我想通过构建来运送模型。我知道 Transformers 库会寻找cache/torch/transformers. 如果不存在，请下载它。我还知道你可以cache_dir在 中传递参数pre_trained。我正在尝试这个。

cache = os.path.join(os.path.abspath(os.getcwd()), 'Transformation/Annotators/New Sentiment Analysis/transformers')
os.environ['TRANSFORMERS_CACHE'] = cache


if args.model_name_or_path is None:
    args.model_name_or_path = 'barissayil/bert-sentiment-analysis-sst'
#Configuration for the desired transformer model
config = AutoConfig.from_pretrained(args.model_name_or_path, cache_dir=cache)

我已经尝试了上述问题中的解决方案，并尝试了cache_dir。Transformer 文件夹与analyze.py 位于同一目录中。整个存储库和转换器文件夹位于 New Sentiment Analysis 目录中。

我正在尝试用 python 读取.doc文件，但由于操作系统依赖性，我不想使用 texttract 。另外我不想使用，docx2txt因为据我了解它不读取.doc而只.docx读取文件。

是否有类似的模块，或者甚至可以在没有库支持的情况下实现？

我正在编写这个函数，首先我使用的是循环。循环需要时间，因为我尝试了列表理解。它没有用。此功能允许 10 秒。请检查一下。该函数返回公司的排序列表，其中公司的比率为 5% 或更高。

def mostActive(customers):
    # Write your code here
    tot = len(customers)
    set_cust = set(customers)
    cust_dict = {i: customers.count(i)/tot for i in set_cust}
    cus_list = [i for i in list(cust_dict) if cust_dict[i] >= 0.05]
    return sorted(cus_list)

样本输入和输出

Omega
Alpha
Omega
Alpha
Omega
Alpha
Omega
Alpha
Omega
Alpha
Omega
Alpha
Omega
Alpha
Omega
Alpha
Omega
Alpha
Omega
Beta

预期输出：

Alpha
Beta
Omega