2017.11.1學(xué)習(xí)心得

python輸出轉(zhuǎn)中文字符(utf-8)

python2.7在window上的編碼確實是個坑啊


解決如下 :
如果是個字典的話要先將其轉(zhuǎn)成字符串 導(dǎo)入json庫
然后 這么輸出(json.dumps(data).decode("unicode-escape"))
其中data填入你想要輸出的中文變量
一個例子:

# -*- coding: UTF-8 -*-

import jieba.posseg as pseg
import os
import sys
from sklearn import feature_extraction
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import json

# words = pseg.cut("對這句話進(jìn)行分詞")
#
# for key in words:
#     print key.word,key.flag

words =["我 來到 北京 清華大學(xué)",
        "他 來到 了 網(wǎng)易 杭研 大廈",
        "小明 碩士 畢業(yè) 與 中國 科學(xué)院",
        "我 愛 北京 天安門",
        "今天 天氣 不錯"]

vectorizer = CountVectorizer()
transformer = TfidfTransformer()
tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(words))
#后面的——將文本轉(zhuǎn)化為詞頻矩陣吱晒,前面的——計算tf-idf

word= vectorizer.get_feature_names()
weight = tfidf.toarray()

print word
print weight

for i in range(len(weight)):#打印每類文本的tf-idf詞語權(quán)重,第一個for遍歷所有文本二拐,第二個for便利某一類文本下的詞語權(quán)重
        print u"-------這里輸出第",i,u"類文本的詞語tf-idf權(quán)重------"
        for j in range(len(word)):
            print word[j],weight[i][j]

print (json.dumps(vectorizer.get_feature_names()).decode("unicode-escape"))


    #文檔預(yù)料 空格連接  
    corpus = []  
      
    #讀取預(yù)料 一行預(yù)料為一個文檔  
    for line in open('01_All_BHSpider_Content_Result.txt', 'r').readlines():  
        #print line  
        corpus.append(line.strip())  
    #print corpus  

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