小编pel*_*tor的帖子

我需要将可旋转 3D 绘图导出到 HTML，就像WriteWebGL 在 R 中所做的那样，但来自 Python / matplotlib。

当在 Jupyter 笔记本中运行时，您可以生成如下交互式绘图：

%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
...
ax.scatter3D(xdata, ydata, zdata, c=zdata, cmap='Greens');

（此示例的源代码在这里）

如前所述，用户可以旋转 3D 绘图。如何将这种交互性从 Python 导出为 HTML？

我需要捕获所有字符串,如(\ w\s),最小长度为3,使用Python regex for findall方法.这是:找到尽可能多的"单词"(子串),它们由至少3个串联组成.

例如,对于:

This is an e x a m p l e about T H I S question.

findall应该返回:

["e x a m p l e ", "T H I S "]

已经尝试过:

\S\S+(\w\s+){3,}\S+

我需要将SNOMED CT本体导入图形数据库,在本例中为Neo4J,但它最终可能是另一种选择.

但是,为了实现这一点,我无法找到SNOMED CT底层关系数据模型的清晰描述.或者至少是简化的SQL视图,它们以可以映射到图形数据库的方式公开实体关系.

我非常感谢任何有关此事的指导或以前的经验.

我需要执行命名实体识别/分类，并以IOB标签格式生成输出。

我正在使用NLTK-train库提供的NLTK块程序，但是会生成树，而不是IOB标签列表。

def chunk_iob(list_of_words):
    nltk_tagger = nltk.data.load("taggers/conll2002_aubt.pickle")
    nltk_chunker = nltk.data.load("chunkers/conll2002_NaiveBayes.pickle")

    t = nltk_tagger.tag(list_of_words)
    print(t)
    c = nltk_chunker.parse(t)
    print(c)

然后我们将c作为树，例如：

(S
  (LOC Barcelona/NC)
  (PER Juan/NC :/Fd)

...

但是我正在寻找类似的东西：

Barcelona - LOC
Juan - PER
...

这是list_of_words参数的带有IOB标签的列表，其顺序与list_of_words相同。

如何从树中获取该标记列表？