CountVectorizer: विशेषताइंटर: 'numpy.ndarray' ऑब्जेक्ट में कोई विशेषता नहीं है 'निचला'

Question

मेरे पास प्रत्येक तत्व में बड़े स्ट्रिंग वाले एक-आयामी सरणी है। मैं टेक्स्ट डेटा को संख्यात्मक वैक्टर में बदलने के लिए CountVectorizer का उपयोग करने का प्रयास कर रहा हूं।

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'lower' 

mealarray तत्वों में से प्रत्येक में बड़े तार शामिल हैं: हालांकि, मैं एक त्रुटि कहावत हो रही है। 5000 ऐसे नमूने हैं।

vectorizer = CountVectorizer(
    stop_words='english', 
    ngram_range=(1, 1), #ngram_range=(1, 1) is the default 
    dtype='double', 
) 
data = vectorizer.fit_transform(mealarray) 

पूर्ण स्टैकट्रेस: ​​

File "/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/feature_extraction/text.py", line 817, in fit_transform 
    self.fixed_vocabulary_) 
    File "/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/feature_extraction/text.py", line 748, in _count_vocab 
    for feature in analyze(doc): 
    File "/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/feature_extraction/text.py", line 234, in <lambda> 
    tokenize(preprocess(self.decode(doc))), stop_words) 
    File "/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/feature_extraction/text.py", line 200, in <lambda> 
    return lambda x: strip_accents(x.lower()) 
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'lower' 

Answer 1

mealarray के आकार की जाँच करें मैं नीचे दिए गए इस vectorize करने के लिए कोशिश कर रहा हूँ। यदि fit_transform पर तर्क स्ट्रिंग की एक सरणी है, तो यह एक-आयामी सरणी होनी चाहिए। (यानी, mealarray.shape फॉर्म (n,) का होना चाहिए।) उदाहरण के लिए, आपको mealarray में (n, 1) जैसे आकार का "कोई विशेषता नहीं" त्रुटि मिलेगी।

आप की तरह

data = vectorizer.fit_transform(mealarray.ravel()) 

Answer 2

कुछ की कोशिश कर सकते अपने प्रश्न का उत्तर मिल गया। मूल रूप से, countVectorizer सरणी के बजाय तर्क के रूप में सूचियां (स्ट्रिंग सामग्री के साथ) ले रहा है। यह मेरी समस्या हल हो गई।