我正在研究将文档拆分为段落的方法，并且发现文本平铺是实现此目的的一种可能方法。
这是我使用它的尝试。但是，我不明白如何处理输出。我很感激你的帮助。
t = unidecode(doclist[0].decode('utf-8','ignore'))
nltk.tokenize.texttiling.TextTilingTokenizer(t)
输出：
<nltk.tokenize.texttiling.TextTilingTokenizer at 0x11e9c6350>
如果这个问题已经存在,请指点我的帖子.
我怎样才能有效地将字边界语法添加到字符串列表中？
因此,例如,我想确保下面的单词badpositions只与整个单词匹配,所以我想使用re.search('\bword\b', text).
如何获取不良位置的单词以获取表格['\bPresident\b', '\bProvost\b']等
text = ['said Duke University President Richard H. Brodhead. "Our faculty look forward']
badpositions = ['President', 'Provost', 'University President', 'Senior Vice President']
我很好奇是否可以使用 pdfminer 来提取字体大小。我认为这将有助于分离不同的部分。我知道下面有讨论，但我很好奇是否可以使用 pdfminer
pdfminer 文档说这是可能的http://www.unixuser.org/~euske/python/pdfminer/
但是当我在命令行中输入 he following 时，我只得到一个纯文本文档。我没有看到任何字体信息。
pdf2txt.py -o output.html samples/CentolaCV.pdf
例如..
2008-13 Assistant Professor, Sloan School of Management, M.I.T.
2006-08 Robert Wood Johnson Scholar in Health Policy, Harvard University
2001-02 Visiting Scholar, The Brookings Institution
我如何获得
Idx A B C
2004-04-01 1 1 0
2004-04-02 1 1 0
2004-05-01 0 0 0
2004-05-02 0 0 0
至
Idx A B C
2004-04 2 2 0
2004-05 0 0 0
注意：如何折叠索引（更具体地说，使索引仅转换为月份）和每两行折叠一次？
滚动是最好的方法吗？
更新-我简化了上述版本，但unutbu的答案似乎不起作用
Time A B
1 2004-01-04 - 2004-01-10 0 0
2 2004-01-11 - 2004-01-17 0 0
3 2004-01-18 - 2004-01-24 0 0
4 2004-01-25 - 2004-01-31 0 0
5 2004-02-01 - 2004-02-07 56 0
6 2004-02-08 - 2004-02-14 67 0
我使用混淆矩阵跟随NLTK书,但confusionmatrix看起来很奇怪.
#empirically exam where tagger is making mistakes
test_tags = [tag for sent in brown.sents(categories='editorial')
for (word, tag) in t2.tag(sent)]
gold_tags = [tag for (word, tag) in brown.tagged_words(categories='editorial')]
print nltk.ConfusionMatrix(gold_tags, test_tags)
任何人都可以解释如何使用混淆矩阵？
我知道如何获得个股.我如何获得整个索引的数据,比如DJI？ https://www.google.com/finance?q=INDEXDJX%3A.DJI&ei=zsVZU4iADYKI6AGoXA
我想尽可能地从整体上分析股市
start, end = dt.datetime(1950, 1, 1), dt.datetime(2013, 12, 31)
data = web.DataReader('.DJI', 'yahoo', start, end)
为什么字边界不起作用？
阅读这个网站,我知道一个单词边界是这样的:
有三种不同的职位符合词边界:
a下面的字符串似乎符合上面列出的至少一个位置.
a = 'Builders Club The Ohio State'
re.sub('\bThe\b', '', a, flags=re.IGNORECASE)
输出."The"没有变化.
'Builders Club The Ohio State'
为什么字边界不起作用？
当我在'The'模式之前和之后放置空格时,正则表达式似乎有效.
a = 'Builders Club The Ohio State'
re.sub(' The ', ' ', a, flags=re.IGNORECASE)
输出:
'Builders Club Ohio State'
我一直在研究其他 networkx 绘图帖子，但我一直很难让它们适应我的问题。
1) 如何使用网络图创建子图，而无需预先定义要绘制的对象数量？该函数动态地获取它。
2）有没有一种简单的方法来过滤网络图，例如只限制那些权重超过 2 的边？还是我必须编辑网络对象本身才能这样做？
更新 #2：我想出了一种按程度过滤的方法（见下文）。我更普遍地想知道是否有更好的方法使我的网络数据更易于理解？
nol 的格式为 [ [Year, networkobject], [Year, networkobject]]
def standardgraph_multiyear(nol, minimumdegree):
"""
Plots multiple graphs based on year
nol = takes in a LIST of [year, network object]
minimum = takes in a digit to filter nodes by degree
"""
#Each iteration prints a new subplot
numrows = len(nol)
fig = plt.figure(figsize=(10,60))
for i, val in enumerate(nol):
gloc = numrows,1,i+1
plt.subplot(numrows, 1, i+1)
if minimumdegree > 0:
outdeg = val[1].degree() …我不能使用背景图片，因为我在 CSS 中使用了 Django 变量。
我看着这些
图像位置相当于背景位置和
CSS 背景位置 50% 50% 不起作用（这里的建议答案使用background-position，我只想使用<img>标签）。
我想将它复制到一个<img>标签中。一切看起来都不错，除了background-position: 50% 50%。它的等价物是什么？
.main-header {
min-height: 40%;
background: url('../img/parallax11.jpeg') no-repeat center;
background-size: cover;
text-align: center;
background-position: 50% 50%;
}
到目前为止，这已经奏效：
.cover-img {
display: flex;
min-height: 30%;
overflow: hidden;
height:30vh;
width: 100vw;
object-fit: cover;
}
我想删除反斜杠,我读过你可以使用的
Str.replace('\\', '')
我也试过了
re.sub(r'\\', '',text)
但是两者都不适合我.我想知道是否有人可以帮助我找出问题所在.
text = ['with General Atlantic, Newman\'s Own Foundation, The Pershing Square Foundation, Rockefeller Philanthropy Advisors, and Echoing Green announced a three-year partnership which will invest']
text.replace('\\','')
我仍然得到'纽曼自己的基金会'
澄清:我试图用连续的单词来获得单词,其中首字母大写,如专有名词.反斜杠将这个正则表达式从捕获纽曼自己的东西中搞砸了.所以似乎删除反斜杠不是最好的主意？R'\ B(？
当我在ipython笔记本中打印文本时,我得到了反斜杠
给定一组5-6个参数，我很好奇该怎么做。在找到最大的价值增长时评估结果。
由于我拥有的参数数量，组合的数量似乎巨大。但是我的选择仅仅是使用for循环吗？
在此分配中，我一直在构建网格搜索策略（仅使用for循环），但还有更多变量。
http://nbviewer.ipython.org/github/cs109/content/blob/master/HW3.ipynb
我已经阅读了nltk书的部分内容,直到关于提取关系的这一部分.有人可以帮助我理解为什么下面的代码不起作用？似乎没有方法show_raw_rtuple()
IN = re.compile(r'.*\bin\b(?!\b.+ing)')
for doc in nltk.corpus.ieer.parsed_docs('NYT_19980315'):
for rel in nltk.sem.extract_rels('ORG', 'LOC', doc,
corpus='ieer', pattern = IN):
print nltk.sem.show_raw_rtuple(rel)