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66.如何使用Python提取PDF表格中数据

用Python提取PDF文件表格中的数据，这里我说的是，只提取PDF文件中表格中的数据，其他数据不提取。这样的需求如何实现？今天就来分享一下这个技能。...首先，需要安装一个Python第三方库camelot-py。不得不说Python的第三方库真的是很强大。只有你想不到，没有它做不到的事情。在编写程序之前，你最好准备一个带有表格的PDF文件。...废话不多说，直接操练起来，具体实现过程如下： （1）先看下，PDF文件中表格数据，具体内容（见红框部分）。 ? （2）编写提取数据程序。 ? （3）程序运行结果。 这个程序非常简单，但是功能非常强大。...示例中的pdf文件，想要的留言给我。

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python中从str中提取元素到list以及将list转换为str

在Python中时常需要从字符串类型str中提取元素到一个数组list中，例如str是一个逗号隔开的姓名名单，需要将每个名字提取到一个元素为str型的list中。...如姓名列表str = 'Alice, Bob, John',需要将其提取为name_list = ['Alice', 'Bob', 'John']。...而反过来有时需要将一个list中的字符元素按照指定的分隔符拼接成一个完整的字符串。好在python中str类型本身自带了两种方法（method）提供了相应的功能。...str转为list 使用split方法 基本使用 = .split() : 需要进行分隔提取的字符串 ：从提取元素时依据的分隔符...os.path也有两个同名的方法join()和split()，使用和str中基本类似，其主要区别是str中同名方法的所有的list类型参数在这里均变成变成了tuple类型

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python中从str中提取元素到list以及将list转换为str

在Python中时常需要从字符串类型str中提取元素到一个数组list中，例如str是一个逗号隔开的姓名名单，需要将每个名字提取到一个元素为str型的list中。...如姓名列表str = 'Alice, Bob, John',需要将其提取为name_list = ['Alice', 'Bob', 'John']。...而反过来有时需要将一个list中的字符元素按照指定的分隔符拼接成一个完整的字符串。好在python中str类型本身自带了两种方法（method）提供了相应的功能。...str转为list 使用split方法 基本使用 = .split() : 需要进行分隔提取的字符串 ：从提取元素时依据的分隔符...os.path也有两个同名的方法join()和split()，使用和str中基本类似，其主要区别是str中同名方法的所有的list类型参数在这里均变成变成了tuple类型

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如何使用Python提取社交媒体数据中的关键词

今天我要和大家分享一个有趣的话题：如何使用Python提取社交媒体数据中的关键词。你知道吗，社交媒体已经成为我们生活中不可或缺的一部分。...但是，这些海量的数据中，如何找到我们感兴趣的关键词呢？首先，让我们来看看问题的本质：社交媒体数据中的关键词提取。你是否曾经试图从社交媒体数据中找到一些有趣的话题或热门事件，却被无尽的信息淹没？...这就像是你站在一个巨大的垃圾场中，想要找到一颗闪闪发光的钻石，但却被垃圾堆覆盖得无法动弹。幸运的是，Python为我们提供了一些强大的工具和库，可以帮助我们从社交媒体数据中提取关键词。...这就像是你在垃圾场中使用一把大号的铲子，将垃圾堆中的杂物清理出去，留下了一些有用的东西。接下来，我们可以使用Python中的关键词提取库，比如TextRank算法，来提取社交媒体数据中的关键词。...总而言之，使用Python进行社交媒体数据中的关键词提取可以帮助我们从海量的信息中筛选出有用的内容，为我们的决策和行动提供有力的支持。

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Python每日一练(21)-抓取异步数据

项目实战：爬取国家药品监督管理总局中基于中华人民共和国化妆品生产许可证相关数据 在 Python每日一练(15)-爬取网页中动态加载的数据 一文中笔者已经讲过如何爬取动态加载的数据，本文在对其进行详细的讲解...从 Elements 选项卡的代码发现，所有8个列表都实现出来了，赶紧使用网络库和分析库抓取和提取数据，代码如下： import requests from lxml import etree response...分析到这里，读者可以获得以下经验：如果数据没有在 Response 选项卡中，那么很可能是通过异步方式获取的数据，然后再利用 JavaScript 将数据显示在页面上。...首页中对应的企业信息数据是通过 AJAX 请求到的。接下来就可以用代码完成此页信息的爬取了，但是发现，该页面的信息是较少的，所以我们要进入到详情页，进行详情页数据的爬取，这样又有一个问题诞生了？...要进入到详情页，详情页的URL在哪呢？在之前AJAX 请求到的数据中吗？ ? 那么详情页的 URL 在哪呢？

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画出你的数据故事：Python中Matplotlib使用从基础到高级

摘要： Matplotlib是Python中广泛使用的数据可视化库，它提供了丰富的绘图功能，用于创建各种类型的图表和图形。...本文将从入门到精通，详细介绍Matplotlib的使用方法，通过代码示例和中文注释，帮助您掌握如何在不同场景下灵活绘制高质量的图表。1....Matplotlib的灵活性和可定制性使得它成为数据科学家和分析师的首选工具。本文将带您从入门到精通，深入探索Matplotlib的各种绘图技巧。2....总结Matplotlib是Python中强大的数据可视化工具，可以创建各种类型的图表和图形。...此外，我们还展示了数据可视化实例，展示了如何将Matplotlib应用于实际数据分析中。最后，我们介绍了Matplotlib的扩展库Seaborn和Plotly，让您了解更多可选的数据可视化工具。

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如何在Python中从0到1构建自己的神经网络

在本教程中，我们将使用Sigmoid激活函数。 下图显示了一个2层神经网络(注意，当计算神经网络中的层数时，输入层通常被排除在外。) image.png 用Python创建一个神经网络类很容易。...神经网络训练 一个简单的两层神经网络的输出ŷ ： image.png 你可能会注意到，在上面的方程中，权重W和偏差b是唯一影响输出ŷ的变量。 当然，权重和偏差的正确值决定了预测的强度。...从输入数据中微调权重和偏差的过程称为训练神经网络。 训练过程的每一次迭代由以下步骤组成： · 计算预测输出ŷ，被称为前馈 · 更新权重和偏差，称为反向传播 下面的顺序图说明了这个过程。...让我们将反向传播函数添加到python代码中。为了更深入地理解微积分和链规则在反向传播中的应用，我强烈推荐3Blue1Brown编写的本教程。...总结 现在我们有了完整的python代码来进行前馈和反向传播，让我们在一个例子中应用我们的神经网络，看看它做得有多好。 image.png 我们的神经网络应该学习理想的权重集来表示这个函数。

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「数据ETL」从数据民工到数据白领蜕变之旅（六）-将Python的能力嫁接到SSIS中

在SSIS上使用python脚本 在控制流任务中，有【执行进程任务】，拉一个任务到右侧，并双击此任务进行详细配置。...* 系列文章 从数据民工到数据白领蜕变之旅（一）-工具总览 https://www.jianshu.com/p/2bd3f90206ec 从数据民工到数据白领蜕变之旅（二）-重温Excel催化剂经典 https...://www.jianshu.com/p/cb89929bb8ae 「数据ETL」从数据民工到数据白领蜕变之旅（三）-除了Excel催化剂之外PowerQuery值得期待 https://www.jianshu.com.../p/d154b09c881d 「数据ETL」从数据民工到数据白领蜕变之旅（四）-有了PowerQuery还需要SSIS吗？...https://www.jianshu.com/p/7ca5a3785bd0 「数据ETL」从数据民工到数据白领蜕变之旅（五）-使用dotNET脚本实现SSIS无限扩展 https://www.jianshu.com

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【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

一、Python在数据挖掘中的应用 1.1 数据预处理 数据预处理是数据挖掘的第一步，是确保数据质量和一致性的关键步骤。良好的数据预处理可以显著提高模型的准确性和鲁棒性。...特征选择 特征选择是从原始数据中选择最具代表性的特征，以减少数据维度，提高模型的性能和训练速度。...特征提取是从原始数据中提取新的、更具代表性的特征，如通过主成分分析（PCA）进行降维。...Scikit-learn是Python中常用的机器学习库，提供了丰富的模型和工具。 分类 分类任务的目标是将数据点分配到预定义的类别中。以下示例展示了如何使用随机森林分类器进行分类任务。...三、Python在深度学习中的应用 3.1 深度学习框架 深度学习是机器学习的一个子领域，主要通过人工神经网络来进行复杂的数据处理任务。

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深度 | 从数据结构到Python实现：如何使用深度学习分析医学影像

你可以使用 pip install opencv-python，也可以从 opencv.org 网站直接进行安装。 ?...在第一行加载第一个 DICOM 文件来提取元数据，这个文件将赋值为 RefDs，其文件名会列在 lstFilesDCM 列表的顶端。 ?...在 PReLU 中，负值部分的斜率是从数据中学习得来的，而非预先定义好的。...Keras 使用固定的目录结构在批量读取图像和标签组，每个类别的图像必须放在单独的文件夹中。 我们从训练文件夹中获取批量数据： ? 步骤 4：预测狗 vs 猫 ?...至此，我们从最开始的数据库安装到医学图像数据格式的解释，已经有了医学影像处理的基本知识。随后我们从卷积的定义到 CNN 的详细构架与原理，进一步实践的理论基础已经完成了累积。

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小伙Python爬虫并自制新闻网站，太好玩了

Flask是python中一个轻量级web框架，相对于其他web框架来说简单，适合小白练手。使用Flask+爬虫，教大家如何实时展示自己爬下来的数据到网页上。...from flask import Flask,render_template,request #注册创建app应用，_name_是python预定义变量 app = Flask(__name__)...data[19][0]}} 我们将从数据库中获取到的数据传入到...return render_template('index4.html', data=data) 复制粘贴20个li方便大家理解我设置今日推荐新闻条数是20条， 你也可以通过自己喜爱算法从数据库选择...刷新新闻与查看新闻 到这，一个简陋的 Flask 网站就完成了，是不是很简单。 Flask 是个小巧、灵活的web框架，可以让自己决定定制哪些功能，灵活定制组件，非常适用于小型网站。

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【数据分析从入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Numpy中的索引

跟列表最重要的区别在于，数组切片是原始数组的视图。这意味着数据不会被复制，视图上的任何修改都会直接反映到源数组上。...在多维数组中，如果省略了后面的索引，则返回对象会是一个维度低一点的ndarray（它含有高一级维度上的所有数据）。...[ 1.669 , -0.4386, -0.5397, 0.477 ], [ 3.2489, -1.0212, -0.5771, 0.1241]]) 通过布尔型索引选取数组中的数据...注意：Python关键字and和or在布尔型数组中无效。要使用&与|。 通过布尔型数组设置值是一种经常用到的手段。...6], [20, 23, 21, 22], [28, 31, 29, 30], [ 8, 11, 9, 10]]) 记住，花式索引跟切片不一样，它总是将数据复制到新数组中

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【数据分析从入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Numpy中的ndarray

要明白Python是如何利用与标量值类似的语法进行批次计算，我先引入NumPy，然后生成一个包含随机数据的小数组： In [12]: import numpy as np ​ # Generate some...虽然大多数数据分析工作不需要深入理解NumPy，但是精通面向数组的编程和思维方式是成为Python科学计算牛人的一大关键步骤。...arr2的两个维度的shape是从data2引入的。...标准的双精度浮点值（即Python中的float对象）需要占用8字节（即64位）。因此，该类型在NumPy中就记作float64。表4-2列出了NumPy所支持的全部数据类型。...当你需要控制数据在内存和磁盘中的存储方式时（尤其是对大数据集），那就得了解如何控制存储类型。 ? ?

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