根据单词的频率列出字符串
TTC的Python项目详细描述
#ttcpy-text to columns python
这是r中原始ttc包的python版本。包的目的是过滤非频繁单词的字符串，并将其转换为具有常用单词频率的列。
一。类的初始过程。给它一些参数，比如0到1之间的最小支持。记住，“minsup”越低，计算时间就越长。
````
init=ttc（data，minsup）
````
-`data`：要转换的字符串列表。
-`minsup`：如果单词的频率低于此值，则将其过滤掉。介于0和1之间的值。
-
2。稍后，您可以调用compute函数，该函数将使用给定的数据计算它。输出将是一个带有单词频率的“numpy”数组。
````
init.compute（）
````
-
>3。你也可以把最常用的词叫做。这些单词的顺序与步骤2的输出相同。输出将是一个带有频繁单词的“numpy”数组。
````
init.header
````
--包ttcpy的更新---
-19/07/2018-版本0.2.0
为一些函数引入了“numba”模块。也去掉了模块“re”的依赖性。
-11/07/2018-version 0.1.0
实现了从r到python（ttcpy）的ttc版本。没有像r包中那样过滤掉特定单词的选项。
这是r中原始ttc包的python版本。包的目的是过滤非频繁单词的字符串，并将其转换为具有常用单词频率的列。
一。类的初始过程。给它一些参数，比如0到1之间的最小支持。记住，“minsup”越低，计算时间就越长。
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init=ttc（data，minsup）
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-`data`：要转换的字符串列表。
-`minsup`：如果单词的频率低于此值，则将其过滤掉。介于0和1之间的值。
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2。稍后，您可以调用compute函数，该函数将使用给定的数据计算它。输出将是一个带有单词频率的“numpy”数组。
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init.compute（）
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>3。你也可以把最常用的词叫做。这些单词的顺序与步骤2的输出相同。输出将是一个带有频繁单词的“numpy”数组。
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init.header
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--包ttcpy的更新---
-19/07/2018-版本0.2.0
为一些函数引入了“numba”模块。也去掉了模块“re”的依赖性。
-11/07/2018-version 0.1.0
实现了从r到python（ttcpy）的ttc版本。没有像r包中那样过滤掉特定单词的选项。
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