python字典电影评分

python字典电影评分相关知识

• 基于Keras的imdb数据集电影评论情感二分类

  IMDB数据集下载速度慢，可以在我的repo库中找到下载，下载后放到~/.keras/datasets/目录下，即可正常运行。电影评论分类：二分类二分类可能是机器学习最常解决的问题。我们将基于评论的内容将电影评论分类：正类和负类。IMDB数据集IMDB数据集有5万条来自网络电影数据库的评论；其中2万5千条用来训练，2万5千条用来测试，每个部分正负评论各占50%.划分训练集、测试集的必要性：不能在相同的数据集上对机器学习模型进行测试。因为在训练集上模型表现好并不意味着泛化能力好(在没有见过的数据上仍然表现良好)，而我们关心的是模型的泛化能力.和MNIST数据集类似，IMDB数据集也集成在Keras中，同时经过了预处理：电影评论转换成了一系列数字，每个数字代表字典中的一个单词。加载数据集from keras.datasets import imdb (train_data,train_labels),(test_data,test_labels) = imdb
• SparkSQL 电影评价数据分析

  当我做了很多Spark Core练习，喜欢写map、reduce，后来又开始用SparkSQL ，感觉SQL比mapReduce简洁优雅很多。SQL是我的短板，通过Spark SQL又练习了group by、join 、case when 等语法。数据集介绍These files contain 1,000,209 anonymous ratings of approximately 3,900 moviesmade by 6,040 MovieLens users who joined MovieLens in 2000.2000年，100万条电影评价数据集，包括3900部电影和6040个用户。users.dat 格式：UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-codemovies.dat 格式：MovieID::Title::Genresratings.dat 格式：UserID::MovieID::Rating::Timestamp一、创建Dataset和Datafra
• Python自定义豆瓣电影种类，排行，点评的爬取与存储（初级）

  thon 2.7IDE Pycharm 5.0.3具体Selenium和PhantomJS配置及使用请看调用PhantomJS.exe自动续借图书馆书籍网上一溜豆瓣TOP250---有意思么？起因就是想写个豆瓣电影的爬取，给我电影荒的同学。。。。当然自己也练手啦目的1.根据用户输入，列出豆瓣高分TOP(用户自定义)的电影，链接，及热评若干。2.制作不需要Python环境可运行的exe，但由于bug未修复，需要火狐浏览器支持方案使用PhantomJS+Selenium+Firefox实现实现过程1.get到首页后，根据选择，点击种类，然后根据输入需求，进行排序2.抓取每个电影及超链接，进入超链接后，抓取当前电影的热评及长评3.当用户所要求TOP数目大于第一页的20个时候，点击加载更多，再出现20个电影，重复2操作。以豆瓣高分，然后按评分排序的点击过程（其余操作一致，先种类后排序选择，再爬）实现代码# -*- coding: utf-8 -*-#Author:哈士奇说喵#
• 实战:Thinkphp+MySQL电影点播系统02-数据字典

  目的 首先数据字典设计目的，就是为了数据库设计有文档可以记录，因为在项目当中，我发现就算是很忙很忙的开发，也要形成文档描述，这样既让自己的代码有可以依据的文档解释，又让后人接手你的代码有文档可以追溯。 思路 我们来分析一下，该项目的核心对象“电影”，肯定要有电影名称，类型，语言，上映时间，时长，简介，以及关联的海报图片。其中名称可以直接以 varchar 形式保存，类型，语言可以单独拿出一张表，用数字表示，上映时间可以是 date 类型，简介可以直接用大一点的 varch

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• Python Flask开发电影网站 进阶Python Web开发 FLask 本身“轻”的特点，让你的学习不会那么“重”，掌握核心知识就能进行开发 ，更容易获得成就感，学习也就会更有动力，另外，FLask虽轻，但Flask 很强，内核＋扩展的特点，让FLask 拥有“快速”开发各种类型应用的能力。

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• 3. 使用字词嵌入进行电影评论分类 我们这里还是使用之前的电影评价进行分类，在这里，我们不仅仅使用了嵌入层进行处理，我们还手动规定了最大的词汇量为 10000 （这是为了避免一些生僻的单词的不利影响，同时降低运算量），同时我们将单词数据提前填充到了相同的长度 256 ，具体代码展示如下：import tensorflow as tf# 使用内置API获取数据，同时规定最大的词汇量为10000(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = tf.keras.datasets.imdb.load_data(num_words=10000)# 文本数据对齐train_data = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_data, value=0, padding='post', maxlen=256)test_data = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_data, value=0, padding='post', maxlen=256)# 模型构建与编译model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(10000, 32), tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(), tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')])model.summary()model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])# 训练与测试history = model.fit(train_data, train_labels, epochs=30, batch_size=64)results = model.evaluate(test_data, test_labels)print(results)最终，我们可以得到结果：Model: "sequential_2"_________________________________________________________________Layer (type) Output Shape Param # =================================================================embedding_3 (Embedding) (None, None, 32) 320000 _________________________________________________________________global_average_pooling1d_2 ( (None, 32) 0 _________________________________________________________________dense_4 (Dense) (None, 64) 2112 _________________________________________________________________dense_5 (Dense) (None, 1) 65 =================================================================Total params: 322,177Trainable params: 322,177Non-trainable params: 0_________________________________________________________________Epoch 1/30391/391 [==============================] - 3s 7ms/step - loss: 0.5101 - accuracy: 0.7729Epoch 2/30391/391 [==============================] - 3s 7ms/step - loss: 0.2611 - accuracy: 0.8996..........Epoch 29/30391/391 [==============================] - 3s 7ms/step - loss: 0.0013 - accuracy: 1.0000Epoch 30/30391/391 [==============================] - 3s 7ms/step - loss: 0.0010 - accuracy: 1.0000782/782 [==============================] - 1s 1ms/step - loss: 1.6472 - accuracy: 0.8312[1.6471874713897705, 0.8312000036239624]可以发现我们的模型准确率最终达到了 83% 的准确率，这是一个比较可以接收的结果。同时我们也可以发现模型的参数主要集中在嵌入层当中。
• 6. 字典 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含3个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含3个键值对键 1 的值是 100键 2 的值是 200键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值
• Python 数据类型详细篇：字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型，这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典，字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样，具体不一样在哪里我们一起来看一下：
• 1. 字典简介 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含 3 个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含 3 个键值对键 1 的值是 100 键 2 的值是 200 键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书；在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值。
• 5. 遍历字典 Python 提供了 for 循环语句用于遍历列表、集合、字典等数据类型，关于 for 循环语句的详细用法，请参考词条 Python 的循环控制语句。
• 1. RatingBar 的特性 从继承关系来看，RatingBar 是派生自 SeekBar 的，所以它拥有 SeekBar 的所有属性和功能（当然也包括 ProgressBar 的功能）。可以理解为 SeekBar 是进度的另一种表现形式，它将进度换成了分数，用户拖动进度条来进行评分操作，我们先来感受一下 RatingBar 的样式：有图有真相，我们会在各大 App 市场、电影票 App、团购 App 等场景中大量的看到 RatingBar 的影子。用户通过点击不同的星级进行打分，通过 RatingBar 我们可以拿到一个浮点类型的数字，比如：1.0、2.3、5.5 等等，就类似于我们给电影评分，接下来我们看看如何使用。

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