8个常用python库从安装命令及应用程序( 六 )

在这一节中，我们只是提醒读者有这么一个库的存在，而且这个库很强大，如果读者想深入了解这个库，可以去阅读官方帮助文档或参考链接。
值得一提的是，Gensim把Google在2013年开源的著名的词向量构造工具Word2Vec编译好了，作为它的子库，因此需要用到Word2Vec的读者也可以直接使用Gensim，而无须自行编译了。
Gensim的作者对Word2Vec的代码进行了优化，所以它在Gensim下的表现比原生的Word2Vec还要快。(为了实现加速，需要准备C++编译器环境，因此，建议使用Gensim的Word2Vec的读者在Linux系统环境下运行。)
下面是一个Gensim使用Word2Vec的简单例子，如代码清单2-35所示。

代码清单2-35 Gensim使用Word2Vec的简单示例

# -*- coding: utf-8 -*- import gensim, logging logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level= logging.INFO) # logging是用来输出训练日志 # 分好词的句子，每个句子以词列表的形式输入 sentences = [['first', 'sentence'], ['second', 'sentence']] # 用以上句子训练词向量模型 model = gensim.models.Word2Vec(sentences, min_count=1) print(model['sentence']) # 输出单词sentence的词向量 。

最后，小编想说：我是一名python开发工程师，
整理了一套最新的python系统学习教程，

8个常用python库从安装命令及应用程序( 六 )

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