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Python Note.sid_list方法代码示例

本文整理汇总了Python中note.Note.sid_list方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python Note.sid_list方法的具体用法?Python Note.sid_list怎么用?Python Note.sid_list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note.Note的用法示例。


在下文中一共展示了Note.sid_list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: main

# 需要导入模块: from note import Note [as 别名]
# 或者: from note.Note import sid_list [as 别名]
def main():

    parser = argparse.ArgumentParser()

    parser.add_argument("-i",
        dest = "txt",
        help = "The files to be predicted on (e.g. data/demo.tsv)",
    )

    parser.add_argument("-m",
        dest = "model",
        help = "The file to store the pickled model (e.g. models/demo.model)",
    )

    parser.add_argument("-o",
        dest = "out",
        help = "The directory to output predicted files (e.g. data/predictions)",
    )


    # Parse the command line arguments
    args = parser.parse_args()

    if (not args.txt) or (not args.model) or (not args.out):
        parser.print_help()
        exit(1)

    # Decode arguments
    txt_files  = glob.glob(args.txt)
    model_path = args.model
    out_dir    = args.out


    # Available data
    if not txt_files:
        print 'no predicting files :('
        exit(1)


    # Load model
    with open(model_path+'.model', 'rb') as fid:
        clf = pickle.load(fid)
    with open(model_path+'.dict', 'rb') as fid:
        vec = pickle.load(fid)


    # Predict labels for each file
    for pfile in txt_files:
        note = Note()
        note.read(pfile)
        XNotNormalized = zip(note.sid_list(), note.text_list())
        X = XNotNormalized
        #X = normalize_data_matrix(XNotNormalized)

        # Predict
        labels = predict( X, clf, vec )

        # output predictions
        outfile  = os.path.join(out_dir, os.path.basename(pfile))
        note.write( outfile, labels )
开发者ID:smartinsightsfromdata,项目名称:TwitterHawk,代码行数:62,代码来源:predict.py


注:本文中的note.Note.sid_list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。