“tiefes Lernen mit Python” Code-Antworten

Python DeepCopy

>>> import copy
>>> nums = [1, 2, 3]
>>> data = {'a': 10, 'b': nums}
>>> data
{'a': 10, 'b': [1, 2, 3]}
>>> data_copy = copy.copy(data)
>>> data_deep = copy.deepcopy(data)
>>> data_copy
{'a': 10, 'b': [1, 2, 3]}
>>> data_deep
{'a': 10, 'b': [1, 2, 3]}
>>> data_copy['a'] += 2
>>> nums[1:1] = [254]
>>> data
{'a': 10, 'b': [1, 254, 2, 3]}
>>> data_copy
{'a': 12, 'b': [1, 254, 2, 3]}
>>> data_deep
{'a': 10, 'b': [1, 2, 3]}
Attractive Albatross

tiefes Lernen mit Python

import gensim

text = df.colomn.apply(gensim.utils.simple_preprocess)

model = gensim.models.Word2Vec(
    window=10,
    min_count=2,
    workers=4,
)

model.build_vocab(text, progress_per=1000)

model.train(text, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)

model.save("./word2vec2.model")

model.wv.most_similar("test")
Ruben Visser

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