收集的大量单词词库，文本资源，提供给大家下载使用。

当需要将文本文件导入SAS中时，UTF-8编码的中文有可能会乱码，此文讨论了一种解决方法

将txt文本数据生成对应的excel数据，和echarts数据表，直观展示数据 excel包含指定的表格sheet和数据sheet echarts可以实时加载数据项，对比数据 资源文件中包含资源文件以及生成文件和码云源码链接

作为爬虫小白，代码偏向简单，大佬勿喷~ 本次使用语言：Python 本次使用库：requests、wordcloud、jieba 思路 通过尝试，在网页版微博死活找不出文本url（可能是能力有限），在移动端微博找到了，所以推荐大家爬取移动端微博数据。 移动端微博网址：https://m.weibo.cn/ 1.此次爬取的是“方方”的文本，进入开发者模式，找到名为”getIndex…“的接口。可以看到Preview里有id和text。 2.进入此url，发现没有中文text，对此疑惑不解。搜索id发现有多个匹配，推断id为微博的编号。 此外，在url后加上”&page=”可以实现翻页。 3.

使用NLTK进行文本数据的自动情感分析 通讯155：人工智能和新媒体朱准se教授家庭作业2018年五月 该项目使用自然语言工具包（NLTK）情感分析功能来分析四个csv数据集（亚马逊产品评论，啤酒评论，电影评论和雨伞评论）的文本情感。 每个数据集包含成对的评论内容列表和一个数字评分。 用户生成的评分与NLTK生成的分数之间的相关性绘制在matplotlib条形图中。 我还发现编写了代码来查找与正面和负面情绪得分唯一相关的单词。 亚马逊评论 一些与评论得到负面情感评分唯一相关的有趣单词：损坏，讨厌，不糟糕，混乱，失望，严重一些与获得积极情绪评分的评论有关的有趣单词：维生素，混合 啤酒评论 一些与评论得到负面情感评分唯一相关的有趣单词：恐怖，死亡，谋杀一些与获得好评的评论独特相关的有趣单词：颜色，炫酷，迪士尼，朱莉·安德鲁斯 我认为分析对这组数据的作用是独特的，因为评论是针对不同电影的

后端、大数据、java、Python、PHP、Hadoop、Spark、数据分析

CreateTextData main.py ：使用GUI自动生成键入数据。 python3 main.py auto.py ：使用特定字符/特殊字符自动生成。 python3 auto.py --char ? special_auto.py ：自动生成具有所有特殊字符的数据集。 python3 special_auto.py create_lmdb_dataset.py ：从生成的图像+ label.txt文件生成Lmdb文件。 *将图像文件夹+ label.txt放入数据/ * python3 create_lmdb_dataset.py --inputPath data/ --gtFile data/label.txt --outputPath result/

下面小编就为大家分享一篇python读取文本中数据并转化为DataFrame的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

一种基于算术编码的文本数据压缩算法.pdf

三万余首唐诗数据，文本文件存储。形式为 诗名:诗句。一首一行。可用于训练模型，自动生成唐诗等。训练模型用三万余首唐诗文本数据