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今天就跟大家聊聊有關(guān)好用的python工具庫推薦,可能很多人都不太了解,為了讓大家更加了解,小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容,希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。
1、Lux
Lux 是一個 Python 庫,它可以自動化的進行數(shù)據(jù)探索,讓你能更輕松的玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)科學(xué)。Lux 旨在與 Pandas 緊密集成,可以按原樣使用,而無需修改現(xiàn)有的Pandas代碼。要啟用Lux,只需將 import lux 與 Pandas import 語句一起添加即可。
import lux import pandas as pd
安裝方法
# PyPI安裝Python Lux API pip install lux-api #要安裝小部件,我們需要安裝webpack npm install --save-dev webpack webpack-cli # npm安裝Lux Jupyter小部件 npm i lux-widget
2、Translators
Translators 集成了谷歌、必應(yīng)、有道、百度等多個翻譯平臺 API,支持上百種語言翻譯,使用便捷,配置靈活。對于需要批量翻譯的場景,絕對是提效利器。
安裝
# Windows, Mac, Linux pip install translators --upgrade # Linux javascript runtime environment: sudo yum -y install nodejs
示例展示
import translators as ts wyw_text = '季姬寂,集雞,雞即棘雞。棘雞饑嘰,季姬及箕稷濟雞。' chs_text = '季姬感到寂寞,羅集了一些雞來養(yǎng),雞是那種出自荊棘叢中的野雞。野雞餓了唧唧叫,季姬就拿竹箕中的谷物喂雞。' # input languages print(ts.deepl(wyw_text)) # default: from_language='auto', to_language='en' ## output language_map print(ts._deepl.language_map) # professional field print(ts.baidu(wyw_text, professional_field='common')) # ('common','medicine','electronics','mechanics') # requests print(ts.youdao(wyw_text, sleep_seconds=5, proxies={}, use_cache=True)) # host service print(ts.google(wyw_text, if_use_cn_host=True)) print(ts.bing(wyw_text, if_use_cn_host=False))
3、TextShot
推薦一款高精度免費 OCR 工具:TextShot。開發(fā)這款工具僅僅使用 139 行 Python 代碼完成,就可快速提取截屏文本內(nèi)容并復(fù)制到剪貼板。且適用于 Windows,macOS 和 Linux 系統(tǒng)。
4、Fancy-NLP
Fancy-NLP 是由騰訊商品廣告策略組團隊構(gòu)建的用于建設(shè)商品畫像的文本知識挖掘工具,其支持諸如實體提取、文本分類和文本相似度匹配等多種常見 NLP 任務(wù)。與當前業(yè)界常用框架相比,其能夠支持用戶進行快速的功能實現(xiàn)。
在當前的商品廣告業(yè)務(wù)場景中,我們利用該工具快速挖掘海量商品數(shù)據(jù)的特征,從而支持廣告商品推薦等模塊中。
安裝方式
pip install fancy-nlp
示例代碼
輸出文本中的實體信息
from fancy_nlp.applications import NER ner_app = NER() ner_app.analyze('同濟大學(xué)位于上海市楊浦區(qū),校長為陳杰')
結(jié)果產(chǎn)出
{'text': '同濟大學(xué)位于上海市楊浦區(qū),校長為陳杰',
'entities': [
{'name': '同濟大學(xué)',
'type': 'ORG',
'score': 1.0,
'beginOffset': 0,
'endOffset': 4},
{'name': '上海市',
'type': 'LOC',
'score': 1.0,
'beginOffset': 6,
'endOffset': 9},
{'name': '楊浦區(qū)',
'type': 'LOC',
'score': 1.0,
'beginOffset': 9,
'endOffset': 12},
{'name': '陳杰',
'type': 'PER',
'score': 1.0,
'beginOffset': 16,
'endOffset': 18}]}
此外還可以進行文本類別識別、文本意圖識別,測試后效果真的不錯噢
5、latexify_py
latexify_py,可快速將 Python 函數(shù)快速轉(zhuǎn)為 LaTeX 數(shù)學(xué)公式。對于有公式需要處理的小伙伴,絕對是福利!作者是 Google Brain 的軟件工程師 Yusuke Oda,目前主要負責自然語言處理,語音處理,軟件工程和機器學(xué)習等工程。
看完上述內(nèi)容,你們對好用的python工具庫推薦有進一步的了解嗎?如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容,請關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝大家的支持。
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