小编Ale*_*tin的帖子

目前我有一个清单:

[['???? ????', 10, '????'],
 ['???? ????', 10, '????', 5, '?????'],
 ['???? ????', 10, '????', 3, '?????'],
 ['???? ????', 10, '????', 3, '?????', 1, '??????']]

我需要以某种方式将其转换为Networkx边缘,其中单词对应该成为图形的节点,并且成为权重之间的整数:

G = nx.Graph()
G.add_edge('???? ????', '????', weight=10)
G.add_edge('????', '?????', weight=5)
G.add_edge('????', '?????', weight=3)
G.add_edge('?????', '??????', weight=1)

目前我被困,没有想法.任何帮助,将不胜感激!

我有一个这样的列表:

 lst = [['one two', 'three'], ['four five', 'six']]

我需要做:

lst = [['one', 'two', 'three'], ['four', 'five', 'six']]

试过 ([i[0].split() for i in lst]) 但它只给出了 [['one', 'two'], ['four', 'five']] 如何管理它的任何想法？提前致谢!

有一项使用 ngrams 对男性和女性名字进行分类的任务。所以，有一个数据框，如：

    name    is_male
Dorian      1
Jerzy       1
Deane       1
Doti        0
Betteann    0
Donella     0

具体要求是使用

from nltk.util import ngrams

对于这个任务，创建 ngrams (n=2,3,4)

我列了一个名字列表，然后使用了 ngrams：

from nltk.util import ngrams
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
count_vect = CountVectorizer()

test_ngrams = []
for name in name_list:
    test_ngrams.append(list(ngrams(name,3)))

现在我需要以某种方式矢量化所有这些以用于分类，我尝试

X_train = count_vect.fit_transform(test_ngrams)

收到：

AttributeError: 'list' object has no attribute 'lower'

我知道这里的列表是错误的输入类型，有人可以解释我应该怎么做，所以我以后可以使用 MultinomialNB，例如。我这样做是否正确？提前致谢！