小编Jam*_*mes的帖子

我已经检查了之前的帖子链接，但它似乎不适用于我的情况：-

我已经预先训练过 word2vec 模型：

import gensim    
model = Word2Vec.load('w2v_model')

现在我有一个带有关键字的熊猫数据框：

keyword
corruption
people
budget
cambodia
.......
......

我只想在其相应的列中为每个关键字添加向量，但是当我使用model['cambodia']它时会抛出错误KeyError: "word 'cambodia' not in vocabulary"

所以我将关键字更新为：

model.train(['cambodia'])

但这对我不起作用，当我使用 model['cambodia']

它仍然给出错误为KeyError: "word 'cambodia' not in vocabulary". 如何将新单词更新为 word2vec 词汇表，以便我可以获得它的向量？预期输出将是：-

keyword    V1         V2          V3         V4            V5         V6   
corruption 0.07397  0.290874    -0.170812   0.085428    -0.148551   0.38846 
people      ..............................................................
budget      ...........................................................

我已经通过了一个帖子,但我想知道在使用for循环时我的代码中出错了什么.

列表a如下:

a = [2, 4, 7,1,9, 33]

我只想比较两个相邻的元素:

2 4
4 7
7 1
1 9
9 33

我做了类似的事情:

for x in a:
    for y in a[1:]:
        print (x,y)