1 任务定义给定商品评论数据集，对商品评论进行关键词抽取、情感分析，并对情感分值按月份聚类后用可视化图表呈现。本任务涉及的数据源为2020年美赛C题的三个tsv文件（csv文件以逗号分隔，而tsv文件以\t分隔，在利用pandas读取时需要增加sep参数，并设置为'\t'），本文主要使用该数据集中的最后两个字段：review_body和review_date。import pandas as pd

文章目录1 数据来源2 数据可视化2.1 数量可视化1. 男性运动员年龄分布直方图2. 女性运动员年龄分布直方图3. 全体运动员年龄分布直方图4. 男性运动员身高体重分布散点图5. 女性运动员身高体重分布散点图6. 全体运动员身高体重分布散点图2.2 地理可视化1. 历届奥运会各国运动员分布轮播地图2. 历届夏奥会各国运动员分布轮播地图3. 历届冬奥会各国运动员分布轮播地图4. 历届夏奥会主办城市

对于一个句子w1Nw_{1:N}w1N​w1w2w3wNw1​w2​w3​...wN​wiw_{i}wi​代表词，i12Ni12...N。在真实的语言模型中，wiw_{i}wi​也可以是token等形式，例如词语。句子w1Nw_{1:N}w1N​Pn−gramsw1N∏inNCwi−n1iCwi−n1i−1Pn−grams。

1 需求定义  以自定义的方式循环命名变量并赋值。# 原始方法num_1=1num_2=2num_3=3num_4=4num_5=52 解决方式  利用python中在字符串前加f【即在字符串内支持大括号内的python表达式】和locals()来动态定义变量。#改进方法## 方法一:使用ffor i in range(5):locals()[f'num_{i}']=i## 方法二:不使用ffor