Мне нужно положить кучу словарей в кортеж с меткой

Question

Конечная цель - получить classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(-placeholder-) для запуска.

Как можно заметить, у меня есть:

for i in range(0, len(p)): 
    ..... 
    qq = add_lexical_features(bi_dist, feature_vector) 

qq вот мой словарь. Теперь мне нужно добавить слово "positive" и объединить его с qq, который генерируется при следующем прогоне цикла. Проблема в том, что я не знаю, как работают кортежи. Благодарю.

Ниже приведен пример одного словаря qq с добавлением метки («neg»).

({ 'Юниграмма: длинный': 1, 'Юниграмма: ve_2': 0,003372681281618887, 'Юниграмма: beholder_1': +0,0016863406408094434, 'Юниграмма: good_3': 0,00505902192242833, 'Юниграмма: unit_1': +0,0016863406408094434, «Юниграмма: mireniamu_1 ': 0.0016863406408094434},' neg ')]

Answer 1

Кортежи в питоне довольно просты в использовании и доступе. Для большинства применений они работают точно так же, как списки.

# create some simple tuples. 
a = ('A', 1) 
b = ('B', 2) 
# Reading tuples. Access the elements with [] 
print a[0] # 'A' 
print b[1] # 2 
print len(a) # 2 

# tuples can be stored in your dict 
qq['some-key'] = a 
qq['another-key'] = b 

print qq['some-key'][0]