小编Ray*_*y92的帖子

我一直在尝试绘制每个条形图上带有值标签的条形图。我已经到处搜索但无法完成此操作。我的 df 是下面这个。

Pillar                       % 
Exercise                    19.4
Meaningful Activity         19.4
Sleep                        7.7
Nutrition                   22.9
Community                   16.2
Stress Management           23.9

到目前为止我的代码是

df_plot.plot(x ='Pillar', y='%', kind = 'bar')
plt.show()

我正在尝试从包含解析树的文件中学习 PCFG，例如：

(S (DECL_MD (NP_PPSS (PRON_PPSS (ii))) (VERB_MD (pt_verb_md need)) (NP_NN (ADJ_AT (aa)) (NOUN_NN (flight flight)) (PREP_IN (pt_prep_in from))) (AVPNP_NP (NOUN_NP (charlotte charlotte) ))

这是我的相关代码：

def loadData(path):
    with open(path ,'r') as f:
        data = f.read().split('\n')
    return data

def getTreeData(data):
    return map(lambda s: tree.Tree.fromstring(s), data)

# Main script
print("loading data..")
data = loadData('C:\\Users\\Rayyan\\Desktop\\MSc Data\\NLP\\parseTrees.txt')
print("generating trees..")
treeData = getTreeData(data)
print("done!")
print("done!")

现在之后我在互联网上尝试了很多东西，例如：

grammar = induce_pcfg(S, productions)

但这里的产品总是内置的功能，例如：

productions = []
for item in treebank.items[:2]:
  for tree in treebank.parsed_sents(item):
    productions += tree.productions() …