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Python DataSet.load_from_dict方法代码示例

本文整理汇总了Python中dataset.DataSet.load_from_dict方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python DataSet.load_from_dict方法的具体用法?Python DataSet.load_from_dict怎么用?Python DataSet.load_from_dict使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在dataset.DataSet的用法示例。


在下文中一共展示了DataSet.load_from_dict方法的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: __vectorize

# 需要导入模块: from dataset import DataSet [as 别名]
# 或者: from dataset.DataSet import load_from_dict [as 别名]
 def __vectorize(self, data):
     """\
     Train vectorization and subsequently vectorize. Accepts a DataSet
     or a list of dictionaries to be vectorized.
     """
     # no vectorization performed, only converted to matrix
     if self.vectorizer is None:
         if not isinstance(data, DataSet):
             data_set = DataSet()
             data_set.load_from_dict(data)
             data = data_set
         data.match_headers(self.data_headers, add_values=True)
         # TODO pre-filtering here?
         return data.as_bunch(target=self.class_attr,
                              select_attrib=self.select_attr).data
     # vectorization needed: converted to dictionary
     # and passed to the vectorizer
     if isinstance(data, DataSet):
         data = data.as_dict(select_attrib=self.select_attr,
                             mask_attrib=self.class_attr)
     else:
         data = [{key: val for key, val in inst.items()
                  if key != self.class_attr and key in self.select_attr}
                 for inst in data]
     # pre-filter attributes if filter_attr is set
     if self.filter_attr:
         data = [{key: val for key, val in inst.items()
                  if self.filter_attr(key, val)} for inst in data]
     if not self.vectorizer_trained:
         self.vectorizer.fit(data)
         self.vectorizer_trained = True
     return self.vectorizer.transform(data).tocsr()
开发者ID:ryancotterell,项目名称:flect,代码行数:34,代码来源:model.py


注:本文中的dataset.DataSet.load_from_dict方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。