使用这个命令查出文本中的单词出现频率按照由高到底排序 cat words.txt |tr -cs "[a-z][A-Z]" "[\012*]"|tr A-Z a-z|sort|uniq -c|...sort -k1nr -k2|head -10 但是有时我们想查找出某一个单词的出现频率这时我们可以使用如下几个命令 文件名称：file 查找单词名称：word 操作命令： ...可以使用awk哦
引言 在日常工作和生活中，我们经常遇到需要从图片中提取文本信息的场景。比如，我们可能需要从截图、扫描文件或者某些图形界面中获取文本数据。手动输入这些数据不仅费时费力，还容易出错。...本文将介绍如何使用 Python 语言和 Tesseract OCR 引擎来进行图像中的文本识别。...特别是，我们会使用 PIL（Python Imaging Library）库来处理图像，使用 pytesseract 库来进行文本识别。 准备工作 首先，我们需要安装必要的库和软件。...pip install Pillow pip install pytesseract 代码示例 下面是一个简单的代码示例，演示如何使用这些库进行图像中的文本识别。...总结 通过这篇文章，我们学习了如何使用 Python 和 Tesseract 进行图像中的文本识别。这项技术不仅应用广泛，而且实现起来也相对简单。
任务描述： 编写Python程序，提取PDF文件中的文本内容，生成与原PDF文件同名的文本文件。 准备工作： 安装扩展库pdfminer3k。 参考代码：
一个读者的问题： 我需要用OpenCV计算视频文件中帧的总数。我发现的唯一的方法是对视频文件中的每一帧逐个循环，并增加一个计数器。有更快的方法吗?...在使用OpenCV和Python处理视频文件时，有两种方法来确定帧的总数： 方法1：使用OpenCV提供的内置属性访问视频文件元信息并返回帧总数的快速、高效的方法。...计算帧数的简单方法 在OpenCV中计算视频帧数的第一种方法非常快——它只是使用OpenCV提供的内置属性来访问视频文件并读取视频的元信息。...我们需要is_cv3函数来检查实际的OpenCV使用的是cv2还是OpenCV的哪个版本。 我们在第5行定义count_frames函数。...首先我们初始化从视频的帧数变量total=0，循环帧，直到我们到达视频的末尾，并在此过程中增加计数器total。 然后将total返回给调用函数。 值得一提的是，该方法是完全准确无误的。
我们在有关词干的文章中讨论了文本归一化。但是，词干并不是文本归一化中最重要（甚至使用）的任务。...还必须指出的是，在极少数情况下，您可能不想归一化输入-文本中其中更多变化和错误很重要时（例如，考虑测试校正算法）。 了解我们的目标——为什么我们需要文本归一化 让我们从归一化技术的明确定义开始。...计算机不太擅长处理随机性（尽管使用机器学习算法已将随机性的影响降到最低）。 当我们归一化自然语言时，我们会尝试减少其随机性，使其更接近预定义的“标准”。...这有助于减少计算机必须处理的不同信息的数量，从而提高效率。 ? 通过归一化，我们希望使“文本分布”更接近“正态”分布。...→替换单词缩写（英语中很常见；例如：“我”→“我是”）。 →将单词数字转换为阿拉伯数字（例如：“二十三”→“ 23”）。 →为特殊符号替换（例如：“ $ 50”→“钱”）。
为了解决这个问题，我找到了几种解决方案，最后选择了python上的pdfplumber库，安装和使用都相对比较方便，效果也还不错，所以下面介绍这个库的安装与使用。...要使用这个功能，还需要安装ImageMagick （特别注意，是6.X版本而不是最新的7.X版本。...基本使用 本库最重要的应用是提取页面上的文本和表格，用法如下： import pdfplumber import pandas as pd with pdfplumber.open("path/to/...[0]) print(df) pdfplumber还可以获得页面上的所有单词、直线、方格、乃至曲线的位置信息，具体可以看看官网的说明：https://github.com/jsvine.../pdfplumber 图形展示 最后，附上官网的一个示例jupyter notebook，从这个例子中可以看到其图形展示的功能和更多的用法： src="https://nbviewer.jupyter.org
1 问题 通过日历可以直观地看到今天的日期，以规划和筹备自己所做的事情。如果想通过人工来计算某一天是在那一年的第几天过于繁琐，下面我们将尝试用Python来简单计算某天在一年中是第哪一天。...解决问题的步骤采用如下方式： input函数请用户输入日期，int函数将输入的字符串转化为整型 创建列表months，列表中的元素为上个月月底是今年的第几天 用if...else语句判断输入的月份是否正确...创建变量leap,赋值为0 用if语句判断平闰年，若这一年是闰年，leap赋值为1 创建列表days，列表中的元素为每个月的天数 用if...else语句判断输入的日期是否正确 用f-string的方法格式化字符串...，print函数打印输出 操作如图 结果： 通过实验、实践等证明提出的方法是有效的，是能够解决开头提出的问题。...: print("输入的月份错误") 3 结语 针对python计算日期的问题提出方法，通过实验，证明该方法是有效的，这次实验对象比较简单，后续会增加难度来进行相关计算。
译者 | VK 来源 | Analytics Vidhya 【磐创AI 导读】：本文介绍了如何使用Python中的NLTK和spaCy删除停用词与文本标准化，欢迎大家转发、留言。...概述 了解如何在Python中删除停用词与文本标准化，这些是自然语言处理的基本技术 探索不同的方法来删除停用词，以及讨论文本标准化技术，如词干化(stemming)和词形还原(lemmatization...这些是你需要在代码，框架和项目中加入的基本NLP技术。 我们将讨论如何使用一些非常流行的NLP库(NLTK，spaCy，Gensim和TextBlob)删除停用词并在Python中执行文本标准化。...因此，我们需要将它们标准化为它们的根词，在我们的例子中是"eat"。 因此，文本标准化是将单词转换为单个规范形式的过程。...3.使用TextBlob进行文本标准化 TextBlob是一个专门用于预处理文本数据的Python库。它基于NLTK库。我们可以使用TextBlob来执行词形还原。
假设有如下Excel文件，其中第二个WorkSheet中数据如下： 其中D列为公式，现在要求输出该列公式计算的数值结果，代码如下： 代码运行结果：
python中还有哪些意想不到的错误？先说原因如果你对计算机毫无了解，你可以跳过这部分，直接去看下一小节：如何得到正确的运算。这是因为浮点数运算的特殊性决定的，其它编程语言也有这个问题。...Python的官方解释器CPython（也就是你下载到电脑上的Python安装包的源码） 中的 float 类型使用C语言的 double 类型进行存储。...float 对象的值是以固定的精度（通常为 53 位）存储的二进制浮点数，由于 Python 使用 C 操作，而后者依赖于处理器中的硬件实现来执行浮点运算。...解决方法：使用python内置的decimal模块from decimal import Decimala = Decimal('1.2')b = Decimal('1.0')print(a - b)...# Decimal('0.2')输出结果：0.2这种方法的好处是精确计算，但也有一个坏处：影响计算速度。
然后，我将展示如何写一个 Python 脚本，使其能够： 使用 OpenCV EAST 文本检测器执行文本检测，该模型是一个高度准确的深度学习文本检测器，可用于检测自然场景图像中的文本。...如上所示，我访问了一个叫做 cv 的 Python 虚拟环境（cv 是「计算机视觉」的缩写），你也可以用其他名字命名虚拟环境。...下列命令行参数是可选的： --min-confidence：检测到的文本区域的最小概率。 --width：图像输入 EAST 文本检测器之前需要重新调整的宽度，我们的检测器要求宽度是 32 的倍数。...图 8：通过向 EAST 文本检测器确定的文本区域添加额外的填充，我们能够使用 OpenCV 和 Tesseract 对烘培店招牌中的三个单词进行恰当的 OCR 处理。...我们甚至无法检测到单词「SUIT」，「FACTORY」能够检测到，但无法使用 Tesseract 识别。我们的 OCR 系统离完美还很远。
数据科学（八）- 资料探索与资料视觉化 Python数据科学（九）- 使用Pandas绘制统计图表 1.使用Python计算文章中的字 speech_text = ''' I love you,Not...直接下载打包好的安装包：下载地址1：云盘密码znx7，下来的包nltk_data.zip 解压到C盘根目录下，这样是最保险的，防止找不到包。...下载地址2：云盘密码4cp3 感谢【V_can--Python与自然语言处理_第一期_NLTK入门之环境搭建提供的安装包】 去除停用词 2.使用第二种方法直接使用python中的第三方库Counter...(10)) for sw in stop_words: del c[sw] c.most_common(10) Counter 是实现的 dict 的一个子类，可以用来方便地计数。...在数据分析、科学计算领域用得越来越多，除了语言本身的特点，第三方库也很多很好用。
最小公倍数（LCM） Python 长期以来一直具有用于计算两个数字的最大公约数（GCD）的功能： >>> import math >>> math.gcd(49, 14) 7 最小公倍数（LCM）与最大公约数...return num1 * num2 // math.gcd(num1, num2) ... >>> lcm(49, 14) 98 在 Python 3.9 中，不再需要定义自己的 LCM 函数，它新增了计算最小公倍数功能...更强大的 Python 解析器 Python 3.9 最酷的功能之一是大家在日常编程中不会注意到的功能，那就是解析器的更新。解析器是 Python 解释器的基本组件。在最新版本中，解析器已重新构建。...在整个标准库中，PEG 解析器稍快一些，然而也使用了更多的内存。实际上，使用新解析器时，很难能感知到性能的好坏。...3 奇技淫巧：在 ssh 里面把服务器的文本复制到本地电脑 4 超全！我把 Python 的 200个标准库整理出来了
Vim是可编程的（支持Vimscript以及其他语言，比如Python），并且Vim的界面本身就是一门编程语言：按键就是命令，并且这些命令是可组合的。...窗口仅仅是用来呈现的，一个buffer可以在多个窗口中展示，甚至是一个tab中的多个窗口。有时候这会很有帮助，比如说当你需要参考同一个文件中的其他部分来编码时。...我们需要修正以下问题： main函数没有被调用 range从1开始而非从0开始 对于15的倍数，在同行输出fizz和buzz 对于5的倍数输出buzz 不应该使用固定的参数10，而应该使用系统参数 这个部分建议大家去看一下视频当中老师的演示去实际体验一下...q{character}q 记录宏，在宏中递归调用@{character} （不会生效，因为录制还没有完成） 样例：将xml转成json key是name和email的对象数组 使用Python程序吗...在你的~/.vimrc中配置你的CtrlP，使得你可以通过快捷键Ctrl-P打开 为了练习Vim，在你的机器上重新做一下课程中的Demo（Python代码片段） 在接下来的一个月使用vim作为你的文本编辑器
计算相对数的基本公式是: 相对数=自身数值数值/与其进行对比的数值 2.3 百分比与百分点 百分比是相对数中的一种，他表示一个数是另一个数的百分之几，也成为百分率或者百分数，百分点则是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度...它可以进行各种数据处理、数据分析和数据可视化，甚至也可以用于报告撰写，广泛地应用于运营、管理、分析、财务、金融等众多领域，它的特点就是简单、易用，缺点则是数据存储有限、计算速度慢，扩展功能少。...同时同Python相比R计算速度较慢 Python是一种免费、自由的编程语言，所以也称为Python语言，可以称得上既简单又功能强大的编程语言，它可用于软件、游戏、Web开发以及运维,当然也可以应用于数据分析...出于对方法的优缺点和普及性的选择，本文选取基础的EXCEL和Python作为主要分析工具 五、理解数据 常用的数据类型可以归结为两大类：字符型与数据型和逻辑性， 字符型数据是不具有算术运算能力的文本数据类型...函数 TRIM（TEXT)可以删除文本前后的空格，而保留文本中间的空格 在Python中删除字符串中所有空格有：使用replace()函数、使用split()函数+join()函数、使用Python正则表达式
我认为是我们的感官，如视觉、触觉、听觉，甚至是嗅觉，使我们能够交流。这让我想到了这篇博客的主题:当我们把计算纳入考虑范围时会发生什么?什么是自然语言处理?它是如何工作的? ?...标记化是提取文本流的一个过程, 如一个句子, 并将其分解为其最基本的单词。...移除停止词是一个从句子或单词流中删除这些单词的过程。...包括数据科学和计算在内的这一领域在过去60年里已经进行了爆炸式的发展。我们刚刚在 NLP 中探索了一些非常简单的文本分析功能。...想想看, 让 Alexa 播放你最喜欢的歌曲或者 Siri 是如何帮助你指路。这都是因为 NLP。计算中的自然语言不是噱头或玩具。NLP是我们生活中无缝计算的未来。
PySpark API将通过对文本文件的分析来介绍，通过计算得到每个总统就职演说中使用频率最高的五个词。 安装必备软件 安装过程需要安装Scala，它需要Java JDK 8作为依赖项。...> >> 下载样本数据 本指南中使用的数据是1789年至2009年每个总统就职地址的文本文件汇编。该数据集可从NLTK获得。...最后，将使用更复杂的方法，如过滤和聚合等函数来计算就职地址中最常用的单词。 将数据读入PySpark 由于PySpark是从shell运行的，因此SparkContext已经绑定到变量sc。...动作的一个示例是count()方法，它计算所有文件中的总行数： >>> text_files.count() 2873 清理和标记数据 1. 要计算单词，必须对句子进行标记。...reduceByKey是通过聚合每个单词值对来计算每个单词的转换。
1. 12.5MB 【问题描述】 在计算机存储中，12.5MB是多少字节？...单词重排 【问题描述】 将LANQIAO中的字母重新排列，可以得到不同的单词，如LANQIAO、AAILNOQ等，注意这7个字母都要被用上，单词不一定有具体的英文意义。...凯撒加密 【问题描述】 给定一个单词，请使用凯撒密码将这个单词加密。 凯撒密码是一种替换加密的技术，单词中的所有字母都在字母表上向后偏移3位后被替换成密文。...中，字符串是不可变对象，不能通过下标的方式直接赋值修改。...在上式中 sqrt 表示取括号内的平方根。请注意括号的位置，高度的计算方式与横纵坐标的计算方式不同。 由于经费有限，请帮助小明计算他至少要花费多少费用才能使这 n 个村庄都通电。
然而不幸的是，我们并不是生活在所有数据都是结构化的历史交替版本中 这个世界上的许多信息都是非结构化的，如英语，或者其他人类语言写成的原文。那么，如何让计算机理解这种非结构化文本并从中提取数据呢？...在本文中，我们将知晓NLP是如何工作的，并学习如何使用Python编写能够从原始文本提取信息的程序。（注：作者在文中选择的语言对象是英语） 计算机能够理解语言吗？...这两个句子都有名词“pony”，但是它们的词性不同。当计算机处理文本时，了解每个单词的基本形式是很有帮助的，唯有如此你才能知道这两个句子是在讨论同一个概念。...要注意的是：尽管这篇文章的作者在 2015 年声称，这种方法现在已成为标准。但是实际上，它已经过时了，甚至连作者都不再使用这个方法了。...如果你不是Python用户，使用的是不同的NLP库，文章中这些步骤，在你的处理过程中仍是有借鉴可取之处的。
SumBasic 算法 SumBasic 算法是一种通过句子中各个单词出现的的概率来确定最具代表性的句子的方法： 首先，你要统计各个单词在整个文档中出现的次数，来计算出每个单词出现在文档中的概率。...单词的 N 元模型是 n 个单词的序列，按处理字符的 k-gram 算法同样的计算方法。...不过其理念很简单：含义相似的词语在文本中的相似部分出现。所以你首先先建立一个标准 TF-IDF 矩阵，这个矩阵只需包含在各个特定文档中和所有文档中每个单词的词频。...这种关联的建立基于同时出现的单词或所有文档中相关单词的频率，这些相关单词甚至能够同句子或者文档建立关联。...DataTeaser 和 PyTeaser（它们都基于 Python ，不过一开始 DataTeaser 是基于 Scala 的）使用一种自定义方法，结合多种简单的度量来生成一篇文章的摘要。
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