中医药大数据挖掘《临证指南医案》相关代码PPT

在中医药大数据挖掘中，对《临证指南医案》的分析是一个重要的研究方向。下面是一段示例代码，用于从《临证指南医案》中提取和分析数据。导入必要的库import ...

在中医药大数据挖掘中，对《临证指南医案》的分析是一个重要的研究方向。下面是一段示例代码，用于从《临证指南医案》中提取和分析数据。导入必要的库import pandas as pdfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizerfrom sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity读取数据data = pd.read_csv('path_to_your_data.csv', encoding='utf-8')数据预处理data['content'] = data['content'].str.lower() # 转换为小写data['content'] = data['content'].str.replace('[^\w\s]','') # 去除标点符号和特殊字符data['content'] = data['content'].str.split() # 分词data = data.dropna() # 删除空值使用CountVectorizer进行特征提取vectorizer = CountVectorizer()X = vectorizer.fit_transform(data['content'])计算余弦相似度cos_sim = cosine_similarity(X)根据余弦相似度进行排序并获取前10个匹配项top_matches = pd.DataFrame(cos_sim, index=data.index, columns=data.index)top_matches['match'] = top_matches.apply(lambda row: '、'.join(row.index[row.values > row.iloc[0][0]]), axis=1)top_matches = top_matches.sort_values('match', ascending=False).head(10)print(top_matches)这段代码的主要步骤包括：导入必要的库我们导入了pandas库来处理数据，scikit-learn库中的CountVectorizer和cosine_similarity函数来进行特征提取和相似度计算读取数据这里我们假设你的数据存储在一个csv文件中，你需要将'path_to_your_data.csv'替换为你的数据文件的实际路径数据预处理我们将文本转换为小写，去除标点符号和特殊字符，进行分词，并删除包含空值的行使用CountVectorizer进行特征提取CountVectorizer可以将文本转化为向量形式，方便我们进行后续的计算和分析计算余弦相似度余弦相似度是一种计算文本相似度的方法，它可以衡量两个文本之间的相似程度根据余弦相似度进行排序并获取前10个匹配项最后，我们根据余弦相似度对数据进行排序，并选取前10个最相似的匹配项。这些匹配项将按照相似度从高到低的顺序显示在结果中请注意，这只是一个简单的示例代码，你可能需要根据你的具体需求进行适当的修改和优化。例如，你可能需要调整预处理步骤中的分词方法，或者调整特征提取和相似度计算的方法以更好地适应你的数据。