使用vectorizer.fit_transform时出现AttributeError: 'file' object has no attribute

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问题

最近在读书《Building Machine Learning Systems with Python》1第一版,发现其中的一个代码错误,

AttributeError: ‘file’ object has no attribute ‘lower’

产生该错误的代码为:

import osos.listdir('./data/toy/')posts = [open(os.path.join('./data/toy/',f)) for f in os.listdir('./data/toy/')]from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizervectorizer = CountVectorizer(min_df=1)X_train= vectorizer.fit_transform(posts)num_samples, num_features = X_train.shapeprint("#samples, %d, #features, %d" %(num_samples, num_features))

解决方法

感谢网站提供的解决方法,即将vectorizer = CountVectorizer(min_df=1)改为

vectorizer = CountVectorizer(min_df=1,input="file")

即可解决上面的错误。

由于我使用的是Ipython notebook运行环境,在同一个cell里面将代码改变了以后,重新运行,则出现了新的错误:

ValueError: empty vocabulary; perhaps the documents only contain stop words

尝试了半天也没有找到合适的解决办法。最后,我找到了解决办法:删除所有含有之前代码的cell,新建一个cell,在里面写入更新的代码,即可解决 “empty vocabularty”错误。这个错误与代码本身无关,而与使用的Ipython notebook环境有关。希望大家在以后使用Ipython notebook时,注意这类的问题。

运行成功的界面为:


  1. Building Machine Learning Systems with Python. 2013. Willi Ricchert, Luis Pedro Coelho. Packt publishing. ↩

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