2023年6月29日发(作者：)

python识别数学公式_效率倍增！5款超级好⽤的Python⼯具库！Python 是⼀门简单易学却功能⾮常强⼤的语⾔。好玩实⽤的⼯具库层出不穷，也给我们的⼯作⽣活带来极⼤的⽅便。在之前⽂章中我已多次分享过⼀些实⽤的⼯具，有兴趣的可以翻阅⼀下，今天我再分享 5款 ⾮常实⽤的⼯具:LuxTranslatorsTextShotFancy-NLPlatexify_py1、LuxLux 是⼀个 Python 库，它可以⾃动化的进⾏数据探索，让你能更轻松的玩转数据科学。Lux 旨在与 Pandas 紧密集成，可以按原样使⽤，⽽⽆需修改现有的Pandas代码。要启⽤Lux，只需将 import lux 与 Pandas import 语句⼀起添加即可。import luximport pandas as pd瞧！这是⼀组可视化，你还可以在 Lux 中指定您感兴趣的属性和值。基于此意图，Lux 会指导⽤户朝着潜在的下⼀步发展，当然还有很多功能，有兴趣可以进⼀步探索。官⽅链接/en/latest/source/getting_started/ = ["AverageCost","SATAverage"]df安装⽅法# PyPI安装Python Lux APIpip install lux-api#要安装⼩部件，我们需要安装webpacknpm install --save-dev webpack webpack-cli# npm安装Lux Jupyter⼩部件npm i lux-widget2、TranslatorsTranslators 集成了⾕歌、必应、有道、百度等多个翻译平台 API，⽀持上百种语⾔翻译，使⽤便捷，配置灵活。对于需要批量翻译的场景，绝对是提效利器。安装# Windows, Mac, Linuxpip install translators --upgrade# Linux javascript runtime environment:sudo yum -y install nodejs⽰例展⽰import translators as tswyw_text = '季姬寂，集鸡，鸡即棘鸡。棘鸡饥叽，季姬及箕稷济鸡。'chs_text = '季姬感到寂寞，罗集了⼀些鸡来养，鸡是那种出⾃荆棘丛中的野鸡。野鸡饿了唧唧叫，季姬就拿⽵箕中的⾕物喂鸡。'# input languagesprint((wyw_text)) # default: from_language='auto', to_language='en'## output language_mapprint(ts._ge_map)# professional fieldprint((wyw_text, professional_field='common')) # ('common','medicine','electronics','mechanics')# requestsprint((wyw_text, sleep_seconds=5, proxies={}, use_cache=True))# host serviceprint((wyw_text, if_use_cn_host=True))print((wyw_text, if_use_cn_host=False))Github 官⽅链接/UlionTse/translators3、TextShot推荐⼀款⾼精度免费 OCR ⼯具：TextShot。开发这款⼯具仅仅使⽤ 139 ⾏ Python 代码完成，就可快速提取截屏⽂本内容并复制到剪贴板。且适⽤于 Windows，macOS 和 Linux 系统。⽰例4、Fancy-NLPFancy-NLP 是由腾讯商品⼴告策略组团队构建的⽤于建设商品画像的⽂本知识挖掘⼯具，其⽀持诸如实体提取、⽂本分类和⽂本相似度匹配等多种常见 NLP 任务。与当前业界常⽤框架相⽐，其能够⽀持⽤户进⾏快速的功能实现。在当前的商品⼴告业务场景中，我们利⽤该⼯具快速挖掘海量商品数据的特征，从⽽⽀持⼴告商品推荐等模块中。安装⽅式pip install fancy-nlp⽰例代码输出⽂本中的实体信息from fancy_ations import NERner_app = NER()ner_e('同济⼤学位于上海市杨浦区，校长为陈杰')结果产出{'text': '同济⼤学位于上海市杨浦区，校长为陈杰', 'entities': [ {'name': '同济⼤学', 'type': 'ORG', 'score': 1.0, 'beginOffset': 0, 'endOffset': 4}, {'name': '上海市', 'type': 'LOC', 'score': 1.0, 'beginOffset': 6, 'endOffset': 9}, {'name': '杨浦区', 'type': 'LOC', 'score': 1.0, 'beginOffset': 9, 'endOffset': 12}, {'name': '陈杰', 'type': 'PER', 'score': 1.0, 'beginOffset': 16, 'endOffset': 18}]}此外还可以进⾏⽂本类别识别、⽂本意图识别，测试后效果真的不错噢Github 官⽅链接/boat-group/fancy-nlp5、latexify_pylatexify_py，可快速将 Python 函数快速转为 LaTeX 数学公式。对于有公式需要处理的⼩伙伴，绝对是福利！作者是 Google Brain 的软件⼯程师 Yusuke Oda，⽬前主要负责⾃然语⾔处理，语⾳处理，软件⼯程和机器学习等⼯程。Github 官⽅链接/google/latexify_pyEnd⽬前群已满2000+⼈，旨在促进技术交流，可申请加⼊细分⽅向技术群，细分⽅向已涵盖：Python、数据分析、爬⾍、算法、视频号(新增)，已在群内成员请勿重复申请。⼀定要备注：研究⽅向+学校/公司(如数据分析+上交)，根据格式备注，可更快被通过且邀请进群▲长按加微信群▲长按关注公众号