vscode Python环境调试输出很多没用的东西，怎么把这些东西去掉，如图 50
我的解决方案：用浏览器打开 txt文本，复制。在vscode或者任意编辑器下新建文件，粘贴保存即可。
下面是对txt文本的预处理，将全部文本分为120章节，保存为csv文件,代码如下：
简单解释： 首先读取全部文本，用正则表达式reg匹配章节，切分章节回， 去除内容小于200字的章节，最后为120章节，保存为csv文件。 提示：在spilt过程中，章节内容中也会出现匹配情况，全本搜索找到内容中的相关匹配项，删除即可。
首先是读取csv文件。 下面使用python的第三方库jieba分词, 基于tf-idf算法进行关键字提取。
tf-id：阮一峰
对该算法的理解可以参考上述博客，大概有3篇文章， 简单易懂。
简单解释： 第3行：使用算法对每个章节中最关键的1000个词进行关键词提取。 第4行：由于后续处理词向量的格式时空格加关键词， 所以进行简单转换。
输出如下：
下面使用sklearn中的CountVectorizer对上述提取的关键词生成词向量。
python代码实现可以参考我之前写的博客 机器学习之贝叶斯分类
其中简单介绍了如何构建词集或者词袋模型，生成词向量。
代码如下：
简单解释: 首先生成5000个特征的vertorizer， 对vorc进行训练转换， 得到120个词向量。
接着转为array形式，进行聚类。
这里做个假设：假定红楼梦前后不是一个人所写，那么用词方面也会有区别。通过聚类算法，如果得到的结果有明显的界限， 那么可以进行初步判断。下面是我的可视化过程： 代码如下：
简单解释：首先使用kmeans聚类算法，k=2分为两类，打印其类别。基于先前的假设，后四十回为高鹗缩写，因此在80回有明显的区分。 下面看结果：
可以看到前80回和后四十回有明显的区分，为了加强验证，可以将k设为不同的值，进行横向对比。 如下：
可视化结果如下：
简单解释：
k分为为3， 4， 5， 6 ，7， 8。 首先查看第一图， 每一行的点表示分为同一类 ，可以看到同三类。可以看到后四十回中有少量的章节被分为0，2类，但是大部分还是归为一类，这就表示后十四回的行文风格与前80回有不同。 第二图是分为4类的情况，后面也基本得到类似的情况。 基于以上分析及横向比较，可以初步推断前80回合和后80回不是同一个人所写。
提出疑问：是否因为情节的变化，导致用词习惯，频率有所差异。 这里使用其他两部名著三国演义和水浒传来做个纵向对比。文本预处理，词向量生成都是一样的。具体可看我写的代码。最后的可视化结果如下： 首先是三国演义：
还是按照上面的分析：第一幅图中大概前83回与后面内容不一样。随着k的变化，比如k为4, 5, 6, 8， 部分章节前后章节无法做出明显的区分，因为初步判断为同一人所写。
水浒传的结果：
可以做自己的判断。
你TM的挺会复制粘贴啊
经验狗，你觉得我是新手吗？
"console": "integratedTerminal"修改为
"console": "none"。
这样去掉了中间过程的信息，但是缺点是似乎也没办法输入了。。。
你选择哪个external terminal就会在弹出窗口里面输出测试结果，和C++的那个IDE差不多
