可以用Python
追加简单的循环，我希望得到一个循环，所以不是我写的代码，例如：可以用Python
tfidf = vectorizer.fit_transform([ data[0]['body'] , data[1]['body'] , data[2]['body'] , data[3]['body'] .... ])
我把它在一个循环。到目前为止，我已经尝试过：
for i in range(len(data) - 1):
tfidf = vectorizer.fit_transform([ append(data[i]['body']) , data[i+1]['body']) ])
有关如何使其工作的任何想法？我收到以下错误：
name 'append' is not defined
我想你想从json数据中提取'body'内容，并有一个文本元素列表，然后将它传递给特征提取器（确保你已经预处理了文本之前）。
试试这个：
tfidf = vectorizer.fit_transform([d['body'] for d in data])
或者，如果是比较清楚的话，你可以先创建列表，然后将它传递给函数：
bodies = [d['body'] for d in data]
tfidf = vectorizer.fit_transform(bodies)
希望它能帮助:)
快乐编码！
P.D：我没有测试代码，但我认为这个想法很清楚。
很好的回答@Salias！我看起来非常好，你是指通过处理之前的文本吗？ –
如果你想提取你的集合的tf-idf矩阵，你应该已经删除了停用词，标点符号等......之前。否则，你将会得到一个非常嘈杂的矩阵，其中含有“to”或“and”这样的无意义词汇是最重要的，因此也是最重要的。预处理过滤器取决于您想要完成的任务。看看https://www.researchgate.net/publication/273127322_Preprocessing_Techniques_for_Text_Mining – Salias
您需要在列表中调用append（）。例如MyList.append（element）
是的，我试图定义一个列表之前，但vectorizer.fit_transform不允许它....任何其他的选择？ –
'append（）'必须在列表上调用，它不作为全局作用域函数存在。 –