如何在 sisharp 上制作游戏这里是一个示例代码弹出错误 [关闭]

Question

如何在 python 蛇运动中使蛇不起作用

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords

# загрузка стоп-слов

nltk.download('stopwords')

# загрузка токенизатора

nltk.download('punkt')

# загрузка стоп-слов

stop_words = set(stopwords.words('english'))

# функция для токенизации

def tokenize_text(text):
tokens = word_tokenize(text.lower())
tokens = \[token for token in tokens if not token in stop_words\]
return tokens

# токенизация столбца 'text'

df\['tokens'\] = df\['text'\].apply(tokenize_text)\`

df\['text'\] = df\['text'\].apply(lambda x: x.lower())

# определяем список знаков препинания

punctuations = string.punctuation

# удаляем знаки препинания из столбца 'text'

df\['text'\] = df\['text'\].apply(lambda x: ''.join(\[char for char in x if char not in punctuations\]))

`your text`

from sklearn.model_selection import train_test_split

# разбиваем датасет на обучающую и временную выборки

train_val_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)

# разбиваем временную выборку на валидационную и тестовую выборки

train_df, val_df = train_test_split(train_val_df, test_size=0.25, random_state=42)\`

import pandas as pd
import string
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

# Загрузка данных из файла

df = pd.read_csv('data.csv')

# Токенизация текста в каждой строке

df\['text'\] = df\['text'\].apply(word_tokenize)

# Приведение слов к нижнему регистру

df\['text'\] = df\['text'\].apply(lambda x: \[word.lower() for word in x\])

# Удаление стоп-слов

nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('english'))
df\['text'\] = df\['text'\].apply(lambda x: \[word for word in x if word not in stop_words\])

# Удаление пунктуации

df\['text'\] = df\['text'\].apply(lambda x: \[word for word in x if word not in string.punctuation\])