如何从保存的矢量文本文件中获取矢量？
How can I get vector from the saved vector text file?
我已经在 Python 中通过 Word2vec 训练了模型，并将所有这些单词对应的向量（大小 = 300）保存在 vec.txt 文件中，现在如果我得到一个词，我需要得到相应的向量并为这些向量做一些赞美。
但我不知道如何从 txt 文件中获取这些向量。
以下是 vec.txt 的一部分：
new -0.000113 0.000211 -0.000170 0.000346 -0.000251 -0.001012 0.001647 -0.001331 0.001267 0.000876 0.001243 -0.000600 -0.000667 -0.001241 0.001204 -0.000726 -0.001023 0.001476 -0.001380 0.000065 0.000145 0.001451 0.001275 0.001482 -0.001011 0.001131 0.001095 -0.001637 0.000289 -0.000846 0.001599 -0.001027 -0.000768 -0.000595 0.000825 0.000639 -0.001097 -0.001654 -0.000977 -0.000351 0.001410 0.001182 0.000318 -0.000454 -0.000622 0.000343 0.000508 -0.000258 0.001347 0.000362 0.000372 -0.000208 0.000896 0.001408 0.001412 -0.001566 0.001642 -0.000865 -0.000656 0.001095 -0.001503 -0.000483 0.000465 0.001352 0.000602 -0.000017 0.000011 0.001219 0.001363 0.001296 -0.000474 0.000718 -0.000544 0.000779 -0.001225 -0.001141 -0.001061 -0.000550 0.001446 0.000735 0.001267 0.001269 0.001115 0.001023 0.001564 -0.000947 0.000320 -0.001648 0.001605 -0.000900 -0.000734 -0.000344 0.000376 -0.001550 0.001241 0.000294 0.000207 -0.001420 0.000297 0.001122 0.000834 -0.001423 -0.001499 0.001060 0.000898 0.001609 -0.000512 -0.001185 -0.001648 0.001328 0.001620 0.001344 0.000160 0.000567 -0.001665 -0.000246 -0.000274 0.001234 0.000659 0.000144 -0.001370 0.001457 -0.000025 0.001117 0.000249 0.000137 -0.000048 -0.000527 -0.000428 0.000305 -0.001058 0.001374 0.000369 0.001588 0.000085 0.000749 -0.001584 0.000918 -0.001196 0.000424 0.000651 -0.001387 0.000815 -0.000959 0.001261 -0.001246 0.000258 -0.000887 0.001583 0.000102 -0.001337 0.000428 -0.000004 0.000131 0.000487 -0.001659 0.000093 0.001464 0.000356 -0.001479 -0.001217 -0.000626 0.001019 0.001179 -0.000599 0.000825 0.000858 -0.000841 0.000399 -0.001587 -0.000923 -0.000496 -0.000668 0.000567 0.001308 0.001042 -0.000676 0.001292 -0.001345 0.000113 0.000021 -0.000577 0.000292 0.001052 -0.001646 -0.001186 0.000184 0.000747 -0.001190 -0.001472 0.000535 0.000199 0.000522 -0.000229 -0.000277 -0.000136 0.001568 -0.000509 -0.000065 0.000305 0.001245 -0.001371 -0.001378 -0.000742 0.000411 -0.000461 0.001547 0.001272 0.001339 0.000181 -0.001335 0.000257 -0.000001 0.001494 -0.001379 -0.000635 -0.001195 -0.001483 0.000744 -0.000203 0.000407 -0.000061 -0.001561 0.000239 0.000370 0.000227 -0.000043 -0.001377 -0.000961 -0.001038 0.001575 0.000618 0.000218 0.001260 0.000971 0.000572 0.001307 0.000362 -0.000844 -0.000281 0.000440 -0.001122 0.000097 0.001392 0.000427 0.000913 -0.000537 -0.000889 0.000799 -0.001422 0.001501 0.001130 -0.000633 -0.000747 0.001198 0.000235 0.001335 0.000273 -0.000906 -0.000551 0.000527 0.000900 -0.001294 0.000451 -0.001180 -0.001376 0.000287 0.001508 0.000068 0.000225 0.000504 0.000137 -0.001071 -0.001383 0.001414 -0.000946 0.001358 -0.001146 -0.000623 0.000656 0.001605 0.000519 0.000106 0.001341 -0.000560 -0.001359 0.000721 0.001653 -0.000643 0.000625 0.000133 -0.000321 0.001230 0.000046 -0.001030 0.000752 0.000108 0.001263 0.000562 0.001224
如果我得到 'new'，我需要从 vec.txt 文件中获取 300 个对应的新向量。
您可以读取文件，将其拆分为空格，删除第一个单词 ('new') 并将生成的 300 个字符串转换为浮点数。
with open('vec.txt') as f:
file_string = f.read().strip()
numbers = [float(s) for s in file_string.split()[1:]]
print numbers
我已经在 Python 中通过 Word2vec 训练了模型，并将所有这些单词对应的向量（大小 = 300）保存在 vec.txt 文件中，现在如果我得到一个词，我需要得到相应的向量并为这些向量做一些赞美。
但我不知道如何从 txt 文件中获取这些向量。
以下是 vec.txt 的一部分：
new -0.000113 0.000211 -0.000170 0.000346 -0.000251 -0.001012 0.001647 -0.001331 0.001267 0.000876 0.001243 -0.000600 -0.000667 -0.001241 0.001204 -0.000726 -0.001023 0.001476 -0.001380 0.000065 0.000145 0.001451 0.001275 0.001482 -0.001011 0.001131 0.001095 -0.001637 0.000289 -0.000846 0.001599 -0.001027 -0.000768 -0.000595 0.000825 0.000639 -0.001097 -0.001654 -0.000977 -0.000351 0.001410 0.001182 0.000318 -0.000454 -0.000622 0.000343 0.000508 -0.000258 0.001347 0.000362 0.000372 -0.000208 0.000896 0.001408 0.001412 -0.001566 0.001642 -0.000865 -0.000656 0.001095 -0.001503 -0.000483 0.000465 0.001352 0.000602 -0.000017 0.000011 0.001219 0.001363 0.001296 -0.000474 0.000718 -0.000544 0.000779 -0.001225 -0.001141 -0.001061 -0.000550 0.001446 0.000735 0.001267 0.001269 0.001115 0.001023 0.001564 -0.000947 0.000320 -0.001648 0.001605 -0.000900 -0.000734 -0.000344 0.000376 -0.001550 0.001241 0.000294 0.000207 -0.001420 0.000297 0.001122 0.000834 -0.001423 -0.001499 0.001060 0.000898 0.001609 -0.000512 -0.001185 -0.001648 0.001328 0.001620 0.001344 0.000160 0.000567 -0.001665 -0.000246 -0.000274 0.001234 0.000659 0.000144 -0.001370 0.001457 -0.000025 0.001117 0.000249 0.000137 -0.000048 -0.000527 -0.000428 0.000305 -0.001058 0.001374 0.000369 0.001588 0.000085 0.000749 -0.001584 0.000918 -0.001196 0.000424 0.000651 -0.001387 0.000815 -0.000959 0.001261 -0.001246 0.000258 -0.000887 0.001583 0.000102 -0.001337 0.000428 -0.000004 0.000131 0.000487 -0.001659 0.000093 0.001464 0.000356 -0.001479 -0.001217 -0.000626 0.001019 0.001179 -0.000599 0.000825 0.000858 -0.000841 0.000399 -0.001587 -0.000923 -0.000496 -0.000668 0.000567 0.001308 0.001042 -0.000676 0.001292 -0.001345 0.000113 0.000021 -0.000577 0.000292 0.001052 -0.001646 -0.001186 0.000184 0.000747 -0.001190 -0.001472 0.000535 0.000199 0.000522 -0.000229 -0.000277 -0.000136 0.001568 -0.000509 -0.000065 0.000305 0.001245 -0.001371 -0.001378 -0.000742 0.000411 -0.000461 0.001547 0.001272 0.001339 0.000181 -0.001335 0.000257 -0.000001 0.001494 -0.001379 -0.000635 -0.001195 -0.001483 0.000744 -0.000203 0.000407 -0.000061 -0.001561 0.000239 0.000370 0.000227 -0.000043 -0.001377 -0.000961 -0.001038 0.001575 0.000618 0.000218 0.001260 0.000971 0.000572 0.001307 0.000362 -0.000844 -0.000281 0.000440 -0.001122 0.000097 0.001392 0.000427 0.000913 -0.000537 -0.000889 0.000799 -0.001422 0.001501 0.001130 -0.000633 -0.000747 0.001198 0.000235 0.001335 0.000273 -0.000906 -0.000551 0.000527 0.000900 -0.001294 0.000451 -0.001180 -0.001376 0.000287 0.001508 0.000068 0.000225 0.000504 0.000137 -0.001071 -0.001383 0.001414 -0.000946 0.001358 -0.001146 -0.000623 0.000656 0.001605 0.000519 0.000106 0.001341 -0.000560 -0.001359 0.000721 0.001653 -0.000643 0.000625 0.000133 -0.000321 0.001230 0.000046 -0.001030 0.000752 0.000108 0.001263 0.000562 0.001224
如果我得到 'new'，我需要从 vec.txt 文件中获取 300 个对应的新向量。
您可以读取文件，将其拆分为空格，删除第一个单词 ('new') 并将生成的 300 个字符串转换为浮点数。
with open('vec.txt') as f:
file_string = f.read().strip()
numbers = [float(s) for s in file_string.split()[1:]]
print numbers