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EXCEL: COUNT(value1,value2, ...)
SQL: select count(*) from dmp
参数
Value1, value2, ... 是包含或引用各种类型数据的参数(1~30个),但只有数字类型的数据才被计数。
说明
函数COUNT在计数时,将把数值型的数字计算进去;但是错误值、空值、逻辑值、日期、文字则被忽略。
如果参数是一个数组或引用,那么只统计数组或引用中的数字;数组中或引用的空单元格、逻辑值、文字或错误值都将忽略。如果要统计逻辑值、文字或错误值,请使用函数COUNTA(COUNTIF按EXCEL的说明也行,但常出毛病)。
示例
1、写成=COUNT(B1,D1),那就是计算机B1和D1两个单元格中有几个数字(不包括C1单元格),
我感觉用nltk 处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。
中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词,所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理(不需要用nltk 来做分词,直接用分词包就可以了。严重推荐结巴分词,非常好用)。
中文分词之后,文本就是一个由每个词组成的长数组:[word1, word2, word3…… wordn]。之后就可以使用nltk 里面的各种方法来处理这个文本了。比如用FreqDist 统计文本词频,用bigrams 把文本变成双词组的形式:[(word1, word2), (word2, word3), (word3, word4)……(wordn-1, wordn)]。
具体来说,lcut函数的作用是:将输入的文本字符串按照分词器内部的算法进行分词,并将分词结果以列表形式返回。返回的列表中每个元素都是一个分词后的词语。
下面是lcut函数的一个简单实例:
import jieba
text = "今天天气真好"
word_list = jieba.lcut(text)
print(word_list)
运行上面的代码,输出结果为:
['今天', '天气', '真好']
Lcut是一种基于Python的中文自然语言处理库。该库使用了Python自然语言工具包(NLTK)和Python正则表达式库,通过将一段文本分隔成一些小的文本单元,来挖掘文本的潜在意思。
在实践中,自然语言处理是一项非常重要的技能。目前,大多数自然语言处理应用程序都需要分词,以便为机器学习和数据挖掘算法提供相关的文本特征。 Lcut可以让你在Python中轻松实现这一目标。
搜索Python官网,进入找到PYPI,点击进入。
然后再在新搜索框内搜索jieba,找到jieba0.39,鼠标左键点击准备下载。
点击download files,选择要保存的文件夹,进行下载。
可以直接解压到当前文件夹,解压完成直接是一个jieba的文件夹。
然后将此解压的文件夹放在安装Python的lib-site-packages文件夹当中即可。
然后打开Python,可以使用import jieba直接调用jieba分词了。
到此,以上就是小编对于结巴分词安装教程的问题就介绍到这了,希望这4点解答对大家有用。
文章题目:lcut函数的参数?windows结巴分词
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