第9章 Python语言
如何使用Python进行自然语言处理和文本分析的入门指南

如何使用Python进行自然语言处理和文本分析的入门指南自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)和文本分析(Text Analysis)是近年来备受关注的研究领域。
它们有着广泛的应用,能够帮助我们处理和理解人类语言。
本文将为您介绍如何使用Python进行自然语言处理和文本分析的入门指南。
第一章:Python与NLPPython是一种功能强大且易于学习的编程语言,被广泛应用于数据科学和自然语言处理领域。
Python具有丰富的库和工具,能够简化NLP任务的处理过程。
首先,我们需要安装Python的相关扩展库,如NLTK(Natural Language Toolkit)和spaCy等。
第二章:文本预处理在进行文本分析之前,我们需要对原始文本数据进行预处理。
这包括文本清洗、分词、去除停用词等步骤。
Python提供了一些库和工具来简化这些任务,例如NLTK和spaCy。
我们可以使用这些库来处理大规模的文本数据。
第三章:词袋模型词袋模型(Bag-of-Words Model)是文本分析中常用的一种表示方法。
它将文本表示成单词的集合,并考虑单词的出现频率。
Python中的sklearn库提供了CountVectorizer类来实现词袋模型。
我们可以使用该类进行特征提取和向量化。
第四章:文本分类文本分类是自然语言处理中的重要任务之一。
Python提供了许多机器学习库和算法,如scikit-learn和深度学习库TensorFlow等。
我们可以使用这些库和算法来构建文本分类模型,根据已有标记的文本数据进行训练和预测。
第五章:情感分析情感分析是文本分析的一个重要方向,它旨在识别和提取文本中的情感和情绪信息。
Python中的一些库和工具,如NLTK和TextBlob,提供了一些情感分析的功能和方法。
我们可以利用这些库来进行情感分析,例如判断文本的情感倾向性或分析用户评论的情感态度。
程序员必须掌握的10个编程语言

程序员必须掌握的10个编程语言随着信息技术的不断发展,编程语言也在不断涌现。
作为一名程序员,学习多种编程语言不仅可以提升自己的技能水平,也可以扩展自己的视野和职业发展机会。
以下是程序员必须掌握的10个编程语言。
第一章:JavaJava是应用最广泛的编程语言之一。
几乎所有类型的应用,从企业级应用、移动应用到嵌入式系统,都可以使用Java进行开发。
Java强大的跨平台性能,使得它可以在不同的操作系统和硬件平台下运行。
第二章:PythonPython是一种高级脚本语言,具有简单易学、高效率和可读性强等优点。
Python应用广泛,可以用于Web开发、数据分析、科学计算、系统自动化、人工智能等领域。
近年来Python凭借在机器学习、数据分析等领域的表现逐渐成为热门的编程语言。
C#是一种面向对象、类型安全、简单、先进且具有高性能的编程语言,被广泛用于Windows应用程序开发。
C#和.NET框架一起,提供了一种高效的开发环境,可以创建各种类型的应用程序。
第四章:JavaScriptJavaScript是一种广泛使用的编程语言,主要用于前端开发。
它可以帮助程序员在Web页面中实现动态效果、表单验证、数据处理等功能。
JavaScript也可以用于服务器端编程,例如Node.js的应用。
第五章:SQLSQL是结构化查询语言的缩写,是一种用于管理关系型数据库的标准语言。
SQL可以用于定义表格、查询数据、更新数据、删除数据等操作。
程序员学习SQL可以帮助他们更好地理解数据库系统,从而提高应用程序的性能和可靠性。
C++是一种高级编程语言,具有高性能和低级别的控制能力。
C++可以用于开发桌面应用程序、游戏、操作系统和嵌入式系统等。
然而,由于C++对程序员的要求比较高,对于初学者来说可能比较困难。
第七章:SwiftSwift是一种由苹果公司开发的编程语言,主要用于开发iOS和macOS应用程序。
Swift语言具有易学性、速度快、安全性高等特点。
第9章 python循环语句 _python入门基础课件

pets.remove(‘cat’) print(pets)
课堂练习
1.改造之前的判断润年方法,用户可以多次输入年份
2、list = ["综合", "理工", "综合", "综合", "综合", "综合", "综合", "综合", "综合", "综合",\ "师范", "理工", "综合", "理工", "综合", "综合", "综合", "综合", "综合","理工",\ "理工", "理工", "理工", "师范", "综合", "农林", "理工", "综合", "理工", "理工", \ "理工", "综合", "理工", "综合", "综合", "理工", "农林", "民族", "军事"]
使用break退出for循环
如果要退出循环,不再运行循环中余下的代码,可使用break语句。 fruits = ['banana', 'apple', 'mango'] for index in range(len(fruits)): if fruits[index] == ‘apple’: break print(fruits[index]) print (“Good bye!“)
Python语言PPT-第9章异常

有一点一定要注意:try语句检测范围一旦出现了异常,剩下的其它语句将 不会被执行。如上例中,程序运行到try语句块的第一条语句“int('det')”的时 候检测到异常,程序立即跳转到except执行异常处理程序,其它程序代码块 就不再执行了。
*** 实验
*** 利用try-except处理除数为零的异常 *** 自定义异常的使用 *** raise关键字的使用 *** 内置异常处理语句的使用
第九章 异常
大数据应用人才培养系列教自定义异常 9.4 实验 9.5 小结 9.6 习题
*** 小结
第九章 异常
在Python当中,若程序在运行时出错,系统会自动地在出错的地方生成一个 异常对象,而后系统会在出错的地方向后寻找是否有对这个异常对象处理的 代码,如果没有,系统会将这个异常对象抛给其调用函数,这样层层抛出, 如果在程序主函数中仍然没有对这个异常对象处理的代码,系统会将整个程 序终止,并将错误的信息输出。
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另外,如果要对多个异常进行统一的处理,采用如下的语法格式:
*** 异常概述
第九章 异常
*** 处理异常 try:
[语句块] except (Exception1,Exception2,Exception3,…):
《Python程序设计》教学大纲

Python程序设计Python programming课程代码:10906512040学时数:48(理论:32,实践:16)学分数:4执笔人:讨论参加人:审核人:一、教学目的《Python程序设计》的课程性质是普通高等学校计算机科学与技术本科专业的一门课程。
该课程结合大学和大学生实际情况,全面介绍了Python语言的基本语法以及与当前主流语言Java等的异同,同时重点介绍了Python特有的字符串、列表和元组、映射和集合类型、模块和包、面向对象编程、Python数据库编程、GUI编程和Django框架Web编程,全面领略Python程序设计的原理和技术,让学生快速全面掌握现代最流行程序设计技术,进一步提高学生的软件编程能力。
二、课程内容第1章Python语言简介(2学时)1.教学目标通过学习本章让学生了解Python语言的发展历史;了解Python的应用;掌握Python语言的特点和Python中的安装工具及流程;掌握编写第一个Python程序。
2.教学重点与难点教学重点:Python语言的特点教学难点:安装、熟悉掌握第一个Python程序3.教学内容第一节什么是Python语言第二节Python语言的发展历史第三节Python语言的特点第四节Python语言的应用第五节Python的安装第六节第一个Python程序4.实训内容实验1 Python程序的运行环境和运行Python程序的方法创业创新教育案例一:比尔.盖茨比尔·盖茨(全名威廉·亨利·盖茨,英文名William Henry Gates)1955年10月28日出生于美国西雅图的一个普通家庭里,他的父亲是一名律师、母亲是一名教师。
盖茨曾就读于在西雅图的公立小学和私立的湖滨中学,在那里他发现了他在软件方面的兴趣并且在13岁时开始了计算机编程。
1973年,比尔·盖茨考进了哈佛大学,和后来的微软首席执行官史蒂夫·鲍尔默结成了好朋友。
Python中文自然语言处理基础与实战教学教案(全)

Python中文自然语言处理基础与实战教学教案(全)第一章:Python中文自然语言处理简介1.1 自然语言处理的概念1.2 Python在自然语言处理中的应用1.3 中文自然语言处理的基本流程1.4 中文分词与词性标注1.5 中文命名实体识别第二章:Python中文文本处理基础2.1 文本预处理2.2 中文停用词去除2.3 词干提取与词形还原2.4 中文分词算法介绍2.5 Python库在中国分词中的应用第三章:Python中文词性标注3.1 词性标注的概念与作用3.2 基于规则的词性标注方法3.3 基于机器学习的词性标注方法3.4 Python词性标注库介绍3.5 词性标注的实战应用第四章:Python中文命名实体识别4.1 命名实体识别的概念与作用4.2 基于规则的命名实体识别方法4.3 基于机器学习的命名实体识别方法4.4 Python命名实体识别库介绍4.5 命名实体识别的实战应用第五章:Python中文情感分析5.1 情感分析的概念与作用5.2 基于词典的情感分析方法5.3 基于机器学习的情感分析方法5.4 Python情感分析库介绍5.5 情感分析的实战应用本教案将为您提供Python中文自然语言处理的基础知识与实战应用。
通过学习,您将掌握Python在中文自然语言处理中的应用,包括文本预处理、中文分词、词性标注、命名实体识别和情感分析等方面。
每个章节都包含相关概念、方法、库介绍和实战应用,帮助您深入了解并实践中文自然语言处理。
希望本教案能为您在学习Python 中文自然语言处理方面提供帮助。
第六章:Python中文文本分类6.1 文本分类的概念与作用6.2 特征提取与降维6.3 常用的文本分类算法6.4 Python文本分类库介绍6.5 中文文本分类的实战应用第七章:Python中文信息抽取7.1 信息抽取的概念与作用7.2 实体抽取与关系抽取7.3 事件抽取与意见抽取7.4 Python信息抽取库介绍7.5 中文信息抽取的实战应用第八章:Python中文文本8.1 文本的概念与作用8.2 模型与判别模型8.3 循环神经网络(RNN)与长短时记忆网络(LSTM)8.4 Python文本库介绍8.5 中文文本的实战应用第九章:Python中文对话系统9.1 对话系统的概念与作用9.2 对话系统的类型与架构9.3 式对话模型与检索式对话模型9.4 Python对话系统库介绍9.5 中文对话系统的实战应用第十章:Python中文语音识别与合成10.1 语音识别与合成的概念与作用10.2 基于深度学习的语音识别与合成方法10.3 Python语音识别与合成库介绍10.4 中文语音识别与合成的实战应用10.5 语音识别与合成的综合实战项目第十一章:Python中文语义理解11.1 语义理解的概念与作用11.2 词嵌入与语义表示11.3 语义分析与语义相似度计算11.4 Python语义理解库介绍11.5 中文语义理解的实战应用第十二章:Python中文问答系统12.1 问答系统的概念与作用12.2 基于知识图谱的问答方法12.3 基于机器学习的问答方法12.4 Python问答系统库介绍12.5 中文问答系统的实战应用第十三章:Python中文文本摘要13.1 文本摘要的概念与作用13.2 提取式摘要与式摘要13.3 文本摘要的评价指标13.4 Python文本摘要库介绍13.5 中文文本摘要的实战应用第十五章:Python中文自然语言处理综合实战15.1 自然语言处理综合实战项目介绍15.2 项目需求分析与设计15.3 项目实施与技术选型15.4 项目测试与优化15.5 项目总结与展望重点和难点解析重点:Python在中文自然语言处理中的应用场景。
Python语言介绍ppt课件

Python中的关键字和语法
• if:当条件成立时执行语句块。经常与else,elif(相当于else if)配合使用。 • for:遍历列表、字符串、字典、集合等迭代器,依次处理迭代器中的每个元素。 • while:当条件为真时,循环执行语句块。 • try:与except,finally配合使用处理在程序运行中出现的异常情况。 • class:用于定义类型。 • def:用于定义函数和类型的方法。 • pass:表示此行为空,不执行任何操作。 • assert:用于程序调试阶段时测试运行条件是否满足。 • with:Python2.6以后定义的语法,在一个场景中运行语句块。比如,运行语句块前
2
Python的特色(一)
可扩充性可说是Python作为一种编程语言的特色。新的内置模块 (module)可以用C 或 C++写成。而我们也可为现成的模块加上Python 的接口。Python可以使用户避免过分的语法的羁绊而将精力主要集中到 所要实现的程序任务上。
3
Python的特色(二)
Python也被称为是一门清晰的语言。因为它的作者在设计它的时候,总 的指导思想是,对于一个特定的问题,只要有一种最好的方法来解决就 好了。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。 Python语言是一种清晰的语言的另一个意思是,它的作者有意的设计限 制性很强的语法,使得不好的编程习惯(例如if语句的下一行不向右缩 进)都不能通过编译。这样有意的强制程序员养成良好的编程习惯。其 中很重要的一项就是Python的缩进规则。
17
Python编程实例
冒泡算法: num = [23,2,3,6,18,9,33,13,24,19] for j in range(len(num))[::-1]:
python教学课件ppt

Python是动态类型语言,可以在运行时进 行类型检查,灵活性高。
强大的社区支持
应用广泛
Python拥有庞大的开发者社区,提供了丰 富的第三方库和框架,方便开发者学习和 使用。
Python被广泛应用于Web开发、数据科学 、人工智能、机器学习、网络爬虫、系统 自动化、游戏开发等领域。
Python的应用领域
的编程能力和团队协作能力。
刻意练习
针对自己薄弱的环节进行有针对性的练习 ,提高自己的编程能力和解决问题的能力 。
定期复习
定期复习已学过的知识,加深理解和记忆 ,避免遗忘。
实践项目建议
小型Web应用
使用Flask或Django框架,实现一个简单的 Web应用,如博客、论坛等。
自动化脚本
编写自动化脚本,提高工作效率和生活便利性, 如定时任务、文件管理、网络爬虫等。
文件操作
总结词
文件操作是编程中常见的需求,Python提供了丰富的文件操作功能。
详细描述
Python中的文件操作包括打开文件、读取文件、写入文件和关闭文件等。可以使用内置的open函数 打开文件,并使用read、write等方法对文件进行操作。在操作完成后,需要使用close方法关闭文件 。同时,还可以使用with语句来自动关闭文件,以避免资源泄漏。
爬虫工具
使用Python的requests、 BeautifulSoup等库,实现网页抓取 和解析。
爬虫策略
根据需求选择合适的爬虫策略,如深 度优先、广度优先等。
反爬虫机制
了解和应对常见的反爬虫措施,如设 置User-Agent、使用代理IP、限制 访问频率等。
数据可视化
数据可视化概述
数据可视化是将数据以 图形、图表等形式展示 ,帮助人们更好地理解
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第9章 Python语言
➢ 9.1 概述 ➢ 9.2 Python语言高级应用 ➢ 9.3 Python编程实践
9.1 概述
➢ Python语言的创始人是Guido,其在1989年创立 了Python语言,第一个公开发行版本发行于1991 年。Python语言是纯粹的自由软件,源代码和解 释器CPython遵循GPL(GNU general public license)协议
3.x于2008年发布,全新版本,不完全兼容2.x。本章知识点使用 Python3.6版本来学习
➢ 注释 ➢ 标识符 ➢ 变量名称
9.1 概述
9.1 概述
➢ 基本数据类型
数值,int float complex 字符串 str 空类型 None
9.1 概述
➢ 常用运算符
算术运算符 关系运算符 逻辑运算符 赋值运算符 位运算符 成员运算: in, not in 引用相等运算符 is, is not
第9章 Python语言
本章主要内容
➢ Python语言在大数据处理与应用中得到了 迅猛发展。Python语言具有简单、易学、 可移植、可扩展和可嵌入以及具有丰富的 库等众多优点,已受到广大大数据科学研 究与应用者的青睐
➢ 本章主要介绍Python语言基础、Python语 言高级应用和Python语言编程实践等内容
第一部分
第二部分 是
添加标题
添加X轴名称
创
选
绘添
建 画
是否创建子图
是定 子
修改X轴刻度与范围
制加 图图
布
图
形例
添加Y轴名称
修改Y轴刻度与范围 否
第三部分
是否绘制完成
保显 是存 示
图图
形形
9.2 Python语言高级应用
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
• Java语言实现的Python语言。Jython直接调用 Java的类库,适用于Java平台的开发
IronPython
• IronPython是一种面向 .NET语言实现的Python语 言,该版本适用于.NET平台的开发
9.1 概述
➢ 常用的Python版本有2.x和3.x两个
2.x于2000年发布,支持Unicode。截至2020年1月,已经停止 支持
➢ Python是解释性、编译性、互动性和面向对象的 高层次脚本语言
9.1 概述
➢ Python语法的解释程序称为Python语言的 解释器,通常有下面几种实现:
CPython
• C语言实现的Python语言,它是人们最常用的 Python版本,通常使用的Python是指Cpython
Jython
plt.plot(data,data**2)
## 添加 y=x^2 曲线
plt.plot(data,data**4)
## 添加 y=x^4 曲线
plt.legend(['y=x^2', 'y=x^4']) plt.savefig('fig1.png') plt.show()
## 保存图形 ## 显示图形
9.3 Python编程实践
➢ 回文串检验
#-*-coding:utf-8-*def main():
#提示输入一个字符串 s=input("enter a string:").strip()
if isPalindrome(s): print(s,"is a palindrome")
else: print(s,"is not a palindrome")
➢ 常用数据结构
list tuple dict set
9.1 概述
9.1 概述
➢ 控制语句
if... elif … else for … in break, continue, pass
➢ 列表解析 list comprehension
map() filter()
9.1 概述
## 添加 y 轴的名称
plt.xlim((0,1))
## 确定 x 轴范围
plt.ylim((0,1))
## 确定 y 轴范围
plt.xticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1]) ## 规定 x 轴刻度
plt.yticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1]) ## 确定 y 轴刻度
➢ 函数
参数
• 位置参数 • 关键字参数 • 默认参数 • 可变参数:*args, **kwargs
匿名函数
9.1 概述
➢ 文件
open() read() write() close()
➢ 文件夹操作模块 os, shutil
9.2 Python语言高级应用
➢ Matplotlib.pyplot绘图模块
lines.linewidth lines.linestyle lines.marker lines.markersize
线条宽度 线条样式 线条上点的形状 点的大小
取0~10之间的数值,默认为1.5 可取“-”“--”“-.”“:”4种 可取“o”“D”“h”等20种,默认为无 取0~10之间的数值,默认为1
y
1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0
0.0
y=x^2 y=x^4
0.2
value
1.0
0.5
0.0 -0.5 -1.0
0.000
Hale Waihona Puke sin cos1.571
lines
0.4
0.6
x
sin/cos
3.142 rad
0.8 4.712
1.0 6.283
9.2 Python语言高级应用
➢ 图像格式
1.0 y=x^2 y=x^4
0.8
lines
0.6
y
0.4
0.2
0.0
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
x
9.2 Python语言高级应用
➢ 子图绘制
p1 = plt.figure(figsize=(8,6),dpi=80)## 确定画布大小 ax1 = p1.add_subplot(2,1,1)## 创建一个2行1列的子图,并开始绘制第一幅 … ax2 = p1.add_subplot(2,1,2)## 开始绘制第 2 幅 …
%matplotlib inline
##notebook图形直接到网页上展示
data = np.linspace(0, 1, 1000)
##在指定的间隔内返回均匀间隔的数字
plt.title('lines')
## 添加标题
plt.xlabel('x')
## 添加 x 轴的名称
plt.ylabel('y')