Q&A
BoWを作成する際に、Numpyなどで下記のコードの処理を1度で済ませる関数などはないでしょうか？
また、なるべく高速に動作させることを目的としています。
Python
1dic_max = 5 2 3a = [1,2,3] 4bow_list =[0 for i in range(dic_max)] 5for item in a: 6 bow_list[item] +=1 7print(bow_list) 8#>>[0, 1, 1, 1, 0]
ご教授のほどよろしくお願いします。
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int型の要素ならnumpy.bincount。
python
1>>> import numpy as np 2>>> a = [1,2,3] 3>>> np.bincount(a, minlength=5) 4array([0, 1, 1, 1, 0])
numpy.bincount — NumPy v1.17 Manual
テキストデータ相手でやりたいなら、scikit-learnのCountVectorizerを使っていただくのが比較的簡便です。
sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer — scikit-learn 0.21.3 documentation
また、gensimというテキストからの特徴抽出に特化したライブラリもあります。リファレンスやネットの使用例を見てみて、目的に合っていそうな方を選ぶと良いでしょう。
投稿2019/10/17 10:42
編集2019/10/17 10:44
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