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Caractéristiques NMF des articles Wikipédia

Vous allez maintenant explorer les caractéristiques NMF que vous avez créées dans l'exercice précédent. Une solution de l'exercice précédent a été préchargée, donc le tableau nmf_features est disponible. Vous avez aussi une liste titles qui donne le titre de chaque article de Wikipédia.

En examinant les caractéristiques, remarquez que pour les deux acteurs, la caractéristique NMF 3 a de loin la valeur la plus élevée. Cela signifie que les deux articles sont reconstruits principalement à l'aide du 3e composant NMF. Dans la prochaine vidéo, vous verrez pourquoi : les composants NMF représentent des thèmes (par exemple, le jeu d'acteur !).

Cette activité fait partie du cours

Unsupervised Learning in Python

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Instructions de l’exercice

  • Importez pandas sous le nom pd.
  • Créez un DataFrame df à partir de nmf_features à l'aide de pd.DataFrame(). Définissez l'index à titles avec index=titles.
  • Utilisez l'accesseur .loc[] de df pour sélectionner la ligne dont le titre est 'Anne Hathaway', puis affichez le résultat. Ce sont les caractéristiques NMF de l'article sur l'actrice Anne Hathaway.
  • Répétez l'étape précédente pour 'Denzel Washington' (un autre acteur).

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import pandas
____

# Create a pandas DataFrame: df
df = ____

# Print the row for 'Anne Hathaway'
print(____)

# Print the row for 'Denzel Washington'
print(____)
Modifier et exécuter le code