经理让我把word2vec训练后得到的bin文件转为txt文件,目前还不知道txt文件用来干什么.其实word2vec训练语料时可以选择训练处出bin文件或者txt文件,但是训练出bin文件时过程太漫长,我怕直接训练出txt文件也一样慢,所以还是自己想办法做这个事情了. 我用到了gensim,这个需要自己安装一下,我的电脑装这个还挺麻烦的. # -*- coding: utf-8 -*- import gensim import codecs def main(): path_to_model…

LAS文件转TXT文件 https://www.liblas.org/start.html…

解析 robots.txt 文件 使用的系统:Windows 10 64位 Python 语言版本:Python 2.7.10 V 使用的编程 Python 的集成开发环境:PyCharm 2016 04 我使用的 urllib 的版本:urllib2 注意: 我没这里使用的是 Python2 ,而不是Python3 一 . 前言 之前,我在网络爬虫科普的时候,介绍过robots.txt 文件,如果你还了解这个文件的功能,请到这个博客学习. 有一些站点它在 robots.txt 文件中设定了禁止…

原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_42555131/article/details/82012642 生成txt文件: mesg = "hello world" with open("test.txt", "w") as f: f.write("{}".format(mesg)) print("加载完成!") 生成json文件: import json mesg = {&q…

在进行数据分析之前,可能需要读写自己的数据文件.或者在完成数据分析之后,想把结果输出到外部的文件在Python中,利用pandas模块中的几个函数,可以轻松实现这些功能,利用pandas读取文件之后数据的格式为数据框,且如果想用pandas将数据输出为外部文件,也要先确保要输出的文件的格式为数据框注意因为这里演示了文件的操作,需要将文件上传到网站的数据文件目录下才可以成功运行程序 import pandas as pd #首先导入pandas库 as pd是将这个库缩写 之后调用这个库 只需要写…

打开这个网址https://blog.csdn.net/chaowanghn/article/details/54889835 python在open读取txt文件时,出现UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc8 in position 0: invalid continuation byte报错 解决办法有二: ①把编码方式utf-8 修改为gb18030 ②把原来的txt文件重新打开另存为的时候,把编码方式修改为utf-…

自己是程序员,干嘛不自己写代码完成?下载工具还不一定管用!具体解决方案如下: 1,获得内容 NSArray *dictionary = [NSArray arrayWithContentsOfFile:[[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"DiseaseListData" ofType:@"plist"]]; 2,保存文件格式和路径    NSString *documents = NSSearchPathForDirec…

一.excel文件转换成txt文件的步骤 a.首先要把excel文件转换成txt文件 1.Excel另存为中已经包含了TXT格式,所以我们可以直接将Excel表格另存为TXT格式,但是最后的效果好像不是很令人满意(如下图): 这种方式是将表格以空格符分隔来排出来的,若表格很长的话可能就不是很好了 2.Excel转TXT,而且在TXT中将表格以“,逗号”隔开的方式来排序,这样有利于我们区分 操作方法:先将Excel表格“文件”-->另存为,然后选择“CSV”格式:然后将“CSV”格式文件用“记事本…

用mfc编写项目的时候往往需要调用窗口,允许用户通过窗口进行选择文件操作 TCHAR szBuffer[MAX_PATH] = { 0 }; OPENFILENAME ofn = { 0 }; ofn.lStructSize = sizeof(ofn); ofn.hwndOwner = m_hWnd; ofn.lpstrFilter = _T("txt文件(*.txt)\0");//要选择的文件后缀 char buf[80]; getcwd(buf, sizeof(buf)); ofn…

# -*- coding: utf-8 -*- import gensim # 导入模型 model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('vectors.bin', binary=True) # 得到两组词的相似度 list1 = [u'核能'] list2 = [u'电能'] list3 = [u'电力'] list_sim1 = model.n_similarity(list1, list2) print list_sim1…