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NLTKでStanford Parserを使用することは可能ですか？（私はスタンフォードPOSについて話していません。）

90 python  parsing  nlp  nltk  stanford-nlp 

現在のところ、この質問はQ＆A形式には適していません。私たちは回答が事実、参考文献、または専門知識によってサポートされることを期待しますが、この質問はおそらく議論、議論、投票、または拡張された議論を誘います。この質問を改善でき、再開できると思われる場合は、ヘルプセンターにアクセスしてください。 8年前に閉鎖。 私は現在主にDプログラマーであり、ツールボックスに別の言語を追加しようとしています。できれば、Dのような静的にコンパイルされた言語では実行できないメタプログラミングハックをサポートする言語を追加してください。 Lispについて少し読んだので、Lispの優れた機能のいくつかを可能にする言語を見つけたいと思いますが、Lispの奇妙な構文などはありません。言語の炎上戦争を開始したくないので、RubyとPythonの両方にトレードオフがあると確信しているので、個人的に重要なことをリストします。Ruby、Python、その他の言語のどちらが最適か教えてください。 重要： 良いメタプログラミング。実行時にクラス、メソッド、関数などを作成する機能。できれば、コードとデータの区別を最小限にとどめる、Lispスタイル。 素晴らしく、クリーンで、健全な構文と、一貫性のある直感的なセマンティクス。基本的に、よく考えられた、楽しくて使える現代的な言語です。 複数のパラダイム。すべてのプロジェクト、またはプロジェクト内のすべての小さな副問題でさえ、1つのパラダイムが適切ではありません。 プログラミングについての考え方に実際に影響を与える興味深い言語。 やや大事な： パフォーマンス。パフォーマンスがまともならいいのですが、パフォーマンスを優先する場合は、代わりにDを使用します。 十分に文書化されています。 重要ではありません： コミュニティーのサイズ、ライブラリーの可用性など。これらはどれも言語自体の特性ではなく、すべてが非常に急速に変化する可能性があります。 ジョブの可用性。私はフルタイムのプロのプログラマではありません。私は大学院生であり、プログラミングは私の研究に正接しています。 100万人のコードモンキーが取り組んでいる非常に大規模なプロジェクトで主に設計された機能。

90 python  ruby  lisp  metaprogramming 

なぜ'?\\\?'=='?\\\\?'与えるのTrueか教えてもらえますか？それは私を夢中にさせ、私は合理的な答えを見つけることができません... >>> list('?\\\?') ['?', '\\', '\\', '?'] >>> list('?\\\\?') ['?', '\\', '\\', '?']

90 python  python-2.7 

以下のpythonコードを考慮して、そこで何が起こっているのかを理解してください。 start_time = time.time() time.sleep(42) end_time = time.time() uptime = end_time - start_time human_uptime = str(datetime.timedelta(seconds=int(uptime))) だから私は、違いを取得start timeし、end time、5行目で、私はキャストして時間を切り上げ、今、さらに説明が何を何ですか？ 私はデルタが何を意味するか（平均または差）を知っていますが、なぜ渡さなければならないのですかseconds = uptime、timedeltaそしてなぜ文字列キャストは非常にうまく機能するのHH:MM:SSですか？

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PyPy、Django、PostgreSQLをうまく連携させるには、どのフォークまたはパッケージの組み合わせを使用すればよいですか？ PyPyとDjangoがうまく連携していることは知っていますが、PyPyとPostgreSQLについてはあまり確信が持てません。Alex Gaynorがpypy-postgresqlと呼ばれるPyPyのフォークを作成したことはわかります。また、一部の人々がpsycopg2-ctypesを使用していることも知っています。 これらのフォークの間に違いはありますか？または、安定した1.9 PyPyを使用し、psycopg2-ctypesを使用する必要がありますか？ctypesオプションを使用すると、パフォーマンスが低下する可能性があります。以下のコメントを参照してください。 また、pyscopg2でPyPyを使用するときに落とし穴を経験した人はいますか？何かが正しく機能しない場合は、CPythonにフォールバックするのは簡単なようですが、ほとんどの場合、プログラマが事前に準備できることを探しています。 周りを見回したところ、psycopg2がPyPyでネイティブに機能しているようには見えません。一部の人にはpsycopg2-ctypesが機能しているようですが、pypy-devについての議論がありました。私はWindowsで作業していますが、残念ながらpsycopg2-ctypesはまだWindowsの準備ができていません。

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だから私はこのようなタプルのリストを持っています： [(1,"juca"),(22,"james"),(53,"xuxa"),(44,"delicia")] 数値が何かと等しいタプルのこのリストが必要です。 だから私がsearch(53)それをするならそれはのインデックス値を返すでしょう2 これを行う簡単な方法はありますか？

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2D numpy配列があります。最初のk行とすべての列を含むビューを作成する方法はありますか？ 重要なのは、基になるデータのコピーを回避することです（配列が大きすぎるため、部分的なコピーを作成することはできません）。

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スクリプトタグとそのすべてのコンテンツをBeautifulSoupを使用してHTMLから削除できますか、それとも正規表現などを使用する必要がありますか？

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私は最近、このソリューションをN行ごとの行列の平均に適用しました。ソリューションは一般的に機能しますが、7x1アレイに適用すると問題が発生しました。-=オペレーター使用時の問題だと気づきました。小さな例を作るには： import numpy as np a = np.array([1,2,3]) b = np.copy(a) a[1:] -= a[:-1] b[1:] = b[1:] - b[:-1] print a print b 出力： [1 1 2] [1 1 1] したがって、配列の場合、とはa -= b異なる結果が生成されa = a - bます。これまでは、この2つの方法はまったく同じだと思っていました。違いはなんですか？ マトリックスのN行ごとに合計するために言及している方法が、たとえば7x4マトリックスでは機能するが7x1アレイでは機能しないのはなぜですか？

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でMNIST初心者チュートリアル、ステートメントがあります accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) tf.cast基本的にオブジェクトがあるが、違いは何であるテンソルの種類を変更tf.reduce_meanしてはnp.mean？ ここにドキュメントがありtf.reduce_meanます： reduce_mean(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) input_tensor：削減するテンソル。数値型である必要があります。 reduction_indices：削減する寸法。None（デフォルト）の場合、すべての寸法が縮小されます。 # 'x' is [[1., 1. ]] # [2., 2.]] tf.reduce_mean(x) ==> 1.5 tf.reduce_mean(x, 0) ==> [1.5, 1.5] tf.reduce_mean(x, 1) ==> [1., 2.] 1Dベクトルの場合はのように見えますがnp.mean == tf.reduce_mean、で何が起こっているのか理解できませんtf.reduce_mean(x, 1) ==> [1., 2.]。tf.reduce_mean(x, 0) ==> [1.5, 1.5]種類作るのは、平均するので、感知[1, 2]と[1, 2]ある[1.5, 1.5]が、何をして起こっているのtf.reduce_mean(x, 1)？

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整数を62進数に変換するにはどうすればよいですか（16進数と同様ですが、これらの数字は '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'です）。 私はそれに適したPythonライブラリを見つけようとしましたが、それらはすべて文字列の変換に専念しているようです。Python base64モジュールは文字列のみを受け入れ、1桁を4文字に変換します。私は、URL短縮機能が使用するものに似たものを探していました。

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私はパート1とパート2で利用可能なチュートリアルに従っていました。残念ながら、著者には、コサイン類似度を使用して2つのドキュメント間の距離を実際に見つけることを含む最後のセクションの時間はありませんでした。私は記事内の例に従って、stackoverflowからの次のリンクの助けを借りて、上記のリンクで言及されているコードが含まれています（人生を楽にするために） from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from nltk.corpus import stopwords import numpy as np import numpy.linalg as LA train_set = ["The sky is blue.", "The sun is bright."] # Documents test_set = ["The sun in the sky is bright."] # Query stopWords = stopwords.words('english') vectorizer = CountVectorizer(stop_words …

90 python  machine-learning  nltk  information-retrieval  tf-idf 

最初の要素のリストと「テール」を単一のコマンドでアンパックするpythonicの方法はありますか？ 例えば： >> head, tail = **some_magic applied to** [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55] >> head 1 >>> tail [1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

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私のコンピューターはWindowsサーバーのプロキシの背後で（Active Directoryを使用して）Windowsを実行しており、それをpip（python3で）実行する方法がわかりません。を使用してみました--proxyが、それでもタイムアウトします。私も長いタイムアウト（60秒）を設定しようとしましたが、違いはありませんでした。私のプロキシ設定は正しいので、TortoiseHGで正常に使用しているものと比較して確認しました。 私が試すことができることを誰かが知っている他のトリックはありますか、またはpipWindowsプロキシに関していくつかの制限がありますか？ 更新：私の失敗した試みには、pypiの検索が含まれていました。実際に何かをインストールしてみましたが、うまくいきました。それでも検索は失敗します。これはバグを示していますか、pipそれとも動作が異なりますか？

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私は関数を持つPythonモジュールを持っています： def do_stuff(param1 = 'a'): if type(param1) == int: # enter python interpreter here do_something() else: do_something_else() コメントがあるコマンドラインインタープリターにドロップする方法はありますか？次のようにPythonで実行すると： >>> import my_module >>> do_stuff(1) 次のプロンプトは、コメントがある場所のスコープとコンテキストで表示されdo_stuff()ますか？

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