使用vectorizer.fit_transform时出现AttributeError: 'file' object has no attribute 'lower'

本文主要是介绍使用vectorizer.fit_transform时出现AttributeError: 'file' object has no attribute 'lower'，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

问题

最近在读书《Building Machine Learning Systems with Python》1第一版，发现其中的一个代码错误，

AttributeError: ‘file’ object has no attribute ‘lower’

产生该错误的代码为：

import os
os.listdir('./data/toy/')
posts = [open(os.path.join('./data/toy/',f)) for f in os.listdir('./data/toy/')]from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer(min_df=1)X_train= vectorizer.fit_transform(posts)
num_samples, num_features = X_train.shape
print("#samples, %d, #features, %d" %(num_samples, num_features))

解决方法

感谢网站提供的解决方法，即将vectorizer = CountVectorizer(min_df=1)改为

vectorizer = CountVectorizer(min_df=1,input="file")

即可解决上面的错误。

由于我使用的是Ipython notebook运行环境，在同一个cell里面将代码改变了以后，重新运行，则出现了新的错误：

ValueError: empty vocabulary; perhaps the documents only contain stop words

尝试了半天也没有找到合适的解决办法。最后，我找到了解决办法：删除所有含有之前代码的cell，新建一个cell，在里面写入更新的代码，即可解决 “empty vocabularty”错误。这个错误与代码本身无关，而与使用的Ipython notebook环境有关。希望大家在以后使用Ipython notebook时，注意这类的问题。

运行成功的界面为：
这里写图片描述