Python中有幾個(gè)關(guān)鍵字
Python中關(guān)鍵詞有多少個(gè)？Python中關(guān)鍵詞目前有31個(gè)，可以利用Python的內(nèi)置的keyword模塊進(jìn)行輸出查看。
keyword模塊
Help on module keyword: NAME keyword - Keywords (from "graminit.c") FILE /usr/lib64/python2.6/keyword.py DESCRIPTION This file is automatically generated; please don't muck it up! To update the symbols in this file, 'cd' to the top directory of the python source tree after building the interpreter and run: python Lib/keyword.py FUNCTIONS iskeyword = __contains__(...) x.__contains__(y) y in x. DATA __all__ = ['iskeyword', 'kwlist'] kwlist = ['and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', ...
得到python的關(guān)鍵字列表：
>>> keyword.kwlist ['and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'exec', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'not', 'or', 'pass', 'print', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']
判斷字符串是否是python的關(guān)鍵字
>>> keyword.iskeyword('and')
True
>>>
>>> keyword.iskeyword('has')
False
關(guān)于關(guān)鍵字知識(shí)點(diǎn)擴(kuò)展：
TF-IDF
TF-IDF（Term Frequencey-Inverse Document Frequency）指詞頻-逆文檔頻率，它屬于數(shù)值統(tǒng)計(jì)的范疇。使用TF-IDF，我們能夠?qū)W習(xí)一個(gè)詞對(duì)于數(shù)據(jù)集中的一個(gè)文檔的重要性。
TF-IDF的概念
TF-IDF有兩部分，詞頻和逆文檔頻率。首先介紹詞頻，這個(gè)詞很直觀，詞頻表示每個(gè)詞在文檔或數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率。等式如下：
TF(t)=詞t在一篇文檔中出現(xiàn)的次數(shù)/這篇文檔的總詞數(shù)
第二部分——逆文檔頻率實(shí)際上告訴了我們一個(gè)單詞對(duì)文檔的重要性。這是因?yàn)楫?dāng)計(jì)算TF的時(shí)候，我們對(duì)每個(gè)詞賦予了同等的重要性，它出現(xiàn)得越多，它的TF就越高，如果它出現(xiàn)了100次，也許相比其他出現(xiàn)更少的詞，它并不攜帶那么多信息，因此我們需要賦予它們權(quán)重，決定每個(gè)詞的重要性。使用下面的等式得到IDF：
IDF(t)=(log10文檔的篇數(shù)/包含詞t文檔的篇數(shù))
那么，計(jì)算TF-IDF的方法如下：
TF * IDF=(詞t在一篇文檔中出現(xiàn)的次數(shù)/這篇文檔的總詞數(shù))* log10(文檔的篇數(shù)/包含詞t文檔的篇數(shù))
到此這篇關(guān)于Python中有幾個(gè)關(guān)鍵字的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python中關(guān)鍵字有多少個(gè)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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