matrix([[ 1, 17, 13, 221, 289, 169],
[ 1, 17, 14, 238, 289, 196],
[ 1, 17, 15, 255, 289, 225],
[ 1, 18, 13, 234, 324, 169],
[ 1, 18, 14, 252, 324, 196],
[ 1, 18, 15, 270, 324, 225],
[ 1, 19, 13, 247, 361, 169],
[ 1, 19,
在前面的几篇文章中我们有介绍NLP的概念、结巴分词的使用等等内容，那么我们应当如何进一步地讲文本
数据
转化
为
向量
，也就是机器所能够理解地形式。
在机器学习的领域中，我们一般通过使用scikit-learn来进行文本
向量
化的操作，在scikit-learn当中，文本
向量
化的方式主要有两种，一种是基于单个词在文本中出现的次数来进行
向量
化的；另一种的基于词频-逆文本频率方法来进行
向量
化的。
首先我们准备好一段文字：
'今年前五个月我国制造业新增贷款同比增长10.1%银保监会最新统计，今年以来我国贷款投向结
Python
中数组[1,2,3,4]和
向量
[1 2 3 4]相互
转化
1 **首先，**搞清楚概念：
python
没有数组，只有元组(tuple)和列表(list)。
因此不像列表，元组不能够在末尾追加(append)元素，弹出(pop)元素；
只能对元组中的元素进行索引t[0]，不能对其中的元组进行赋值t[0]=8。
使用元组的好处在于对元组进行操作更为高效，适合存放一组常
量
。
2 列表
转化
为
向量
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5]])#
我可以提供一些建议，但是你可能需要搜索一些更具体的资料。可以尝试使用 NumPy 库中的函数，例如 numpy.loadtxt() 来载入
数据
，然后使用 numpy.asarray() 将其转换为
向量
。
文章目录一. 列表的应用场景二. 列表的格式三. 列表的常用操作3.1 查找3.1.1 下标3.1.2 函数3.1.3 判断是否存在3.2 增加3.3 删除3.4 修改3.5 复制四. 列表的循环遍历4.1 while4.2 for五. 列表嵌套六. 综合应用 -- 随机分配办公室
一. 列表的应用场景
思考：有一个人的姓名(TOM)怎么书写存储程序？
答：变
量
。
思考：如果一个班级100位学生，每个人的姓名都要存储，应该如何书写程序？声明100个变
量
吗？
答：列表即可， 列表一次性可以存储多个
数据
。
```
python
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'a', 'c', 'd'], 'C': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']})
print(df)
输出结果如下：
A B C
0 1 a A
1 1 b B
2 2 a C
3 3 c D
4 4 d E
3. 删除重复值
```
python
df.drop_duplicates(inplace=True)
print(df)
输出结果如下：
A B C
0 1 a A
1 1 b B
2 2 a C
3 3 c D
4 4 d E
其中，drop_duplicates()方法的参数inplace=True表示直接在原
数据
框
中进行修改，不创建新的
数据
框
。如果不想修改原
数据
框
，可以不加该参数，而是将返回值赋给一个新的
数据
框
，如：df_new = df.drop_duplicates()。
