Курс Python → Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky
Команда %rerun в Jupyter Notebook предназначена для перезапуска предыдущей ячейки с кодом. Это может быть полезно, если вы хотите повторно выполнить определенный участок кода, например, для изменения параметров или обновления данных. В контексте работы с библиотекой dostoevsky этот функционал может быть использован для пересборки эмоциональной окраски текста, анализ которого проводится с помощью данной библиотеки.
Для использования команды %rerun в Jupyter Notebook необходимо просто ввести данную команду в ячейке с кодом и выполнить ее. После этого предыдущая ячейка будет перезапущена, и все изменения, связанные с этим действием, будут отражены в результате выполнения кода.
Пример использования команды %rerun с библиотекой dostoevsky может выглядеть следующим образом:
# импорт необходимых модулей
from dostoevsky.tokenization import RegexTokenizer
from dostoevsky.models import FastTextSocialNetworkModel
# создание экземпляра модели
model = FastTextSocialNetworkModel(tokenizer=tokenizer)
# анализ текста с получением эмоциональной окраски
text = "Текст для анализа"
results = model.predict(text, k=2)
# вывод результатов анализа
print(results)
В данном примере мы создаем экземпляр модели для анализа текста с помощью библиотеки dostoevsky и подаем на вход текст для анализа. После выполнения кода мы получаем результаты анализа, которые могут содержать информацию о позитивной и негативной эмоциональной окраске текста.
Другие уроки курса "Python"
- Многопроцессорное программирование в Python
- Закрытие файла в Python
- Форматирование объектов с модулем pprint
- Оператор in для Python
- Создание функций с произвольным количеством аргументов
- Выборка чисел
- Удаление специальных символов с помощью re.sub
- Описание скриптов в README
- Генератор чисел Фибоначчи
- Установка виртуального окружения Python
- Фильтрация данных в Python.
- Функция zip() — объединение последовательностей
- Проверка надежности пароля на Python
- enumerate() в Python для работы с индексами
- Обновление множества в Python
- Работа со словарями с defaultdict из collections
- Удаление элементов из списка в Python.
- Подсчет элементов в списке с Counter
- Оператор «or» в Python
- Ускоренный импорт библиотек
- Отрицательные индексы списков
- Функция enumerate() в Python
- Модуль array: создание и использование массивов
- Управление ресурсами с контекстными менеджерами
- Метод count() для списков
- Профилирование кода на Python
- Работа со слайсами
- Установка пакета в Python
- Декоратор защиты анонимных пользователей
- Поиск наиболее частого элемента
- Измерение времени выполнения с помощью time
- Форматирование строк в Python
- Удаление элементов во время итерации
- Запуск внешних программ с subprocess
- Декораторы в Python
- Работа с кортежами в Python
- Присвоение и ссылки
- Очистка списка от False, None, 0, «»
- Magic Commands — улучшение работы с Python
- Генерация резюме в Gensim
- Обновление шаблона base.html
- Склеивание строк без циклов
- Создание списка через цикл
- Python Менеджер контекста
- Создание новых функций с помощью functools.partial
- Метод __iand__ для пользовательских классов
- Просмотр атрибутов и методов класса
