Python开展文字识别中的省份并绘图

89542767 发布于2023-01-12 15:06 / 280人阅读

　　正在进行NLP（自然语言处理）相关任务完成后，经常碰到务必辨别并获得省、大都市、行政区的需求。今天给大家介绍1个模块，你只需将结构体数组传递给这个模块，他就可以给你返回这个结构体数组内的省、市、区关键词，赶紧一起来了解一下

　　正在进行NLP（自然语言处理）相关任务完成后，经常碰到务必辨别并获得省、大都市、行政区的需求。虽然自身依据关键词表1个一个搜索也可以实现获得目的，但必须要先搜集省份关键词表，相对而言比较复杂。

　　今天给大家介绍1个模块，你只需将结构体数组传递给这个模块，他就可以给你返回这个结构体数组内的省、市、区关键词，并可以给你在图片里标出下去，它是Cpca模块。

　　1.打算

　　开始前，你需要保证Python和pip已成功组装电脑上,要是没有，能够网站访问本文：超全Python组装手册开展组装。

　　(可选择1)假如你用了Python的目的在于数据统计分析，能直接组装Anaconda，它自带了Python和pip.

　　(可选择2)除此之外，建议大家用VSCode在线编辑器，它有很多的优势

　　挑选下列任一种方法输入指令组装依靠：

　　1.Windows自然环境开启Cmd(逐渐-运作-CMD)。

　　2.MacOS自然环境开启Terminal(command+空格符键入Terminal)。

　　3.假如你用的都是VSCode在线编辑器或Pycharm，能够直接用页面下方Terminal.

　　pipinstallcpca

　　留意，现阶段cpca模块仅适用Python3或以上版本号。

　　在windows上有可能出现类似如下所示难题：

　　Buildingwheelforpyahocorasick(setup.py)...error

　　先阅读去免费下载MicrosoftVisualC++BuildTools组装VC++构建工具，再重新pipinstallcpca，就可以处理问题。

　　2.基本使用

　　通过两行代码就能实现最基本的省市区提取：

　　#公众号:Python实用宝典
　　#2022/06/23
　　import cpca
　　location_str=[
　　"广东省深圳市福田区巴丁街深南中路1025号新城大厦1层",
　　"特斯拉上海超级工厂是特斯拉汽车首座美国本土以外的超级工厂，位于中华人民共和国上海市。",
　　"三星堆遗址位于中国四川省广汉市城西三星堆镇的鸭子河畔，属青铜时代文化遗址"
　　]
　　df=cpca.transform(location_str)
　　print(df)

　　效果如下：

　　省市区地址adcode

　　0广东省深圳市福田区巴丁街深南中路1025号新城大厦1层440304

　　1上海市None None。310000

　　2四川省德阳市广汉市城西三星堆镇的鸭子河畔，属青铜时代文化遗址510681

　　注意第三条的广汉市，cpca不仅识别到了语句中的县级市广汉市，还能自动匹配到其代管市的德阳市，不得不说非常强大。

　　如果你想获知程序是从字符串的那个位置提取出省市区名的，可以添加一个pos_sensitive=True参数:

　　#公众号:Python实用宝典
　　#2022/06/23
　　import cpca
　　location_str=[
　　"广东省深圳市福田区巴丁街深南中路1025号新城大厦1层",
　　"特斯拉上海超级工厂是特斯拉汽车首座美国本土以外的超级工厂，位于中华人民共和国上海市。",
　　"三星堆遗址位于中国四川省广汉市城西三星堆镇的鸭子河畔，属青铜时代文化遗址"
　　]
　　df=cpca.transform(location_str,pos_sensitive=True)
　　print(df)
　　效果如下：
　　(base)G:push20220623&gt;python 1.py
　　省市区地址adcode省_pos市_pos区_pos
　　0广东省深圳市福田区巴丁街深南中路1025号新城大厦1层440304 0 3 6
　　1上海市None None。310000 38-1-1
　　2四川省德阳市广汉市城西三星堆镇的鸭子河畔，属青铜时代文化遗址510681 9-1 12
　　它标记出了识别到省、市、区的关键位置（index），当然如果是德阳市这种特殊的识别会被标记为-1.

　　3.高级使用

　　它还可以从大段文本中批量识别多个地区：

　　#公众号:Python实用宝典
　　#2022/06/23
　　import cpca
　　long_text="对一个城市的评价总会包含个人的感情。如果你喜欢一个城市，很有可能是喜欢彼时彼地的自己。"
　　"在广州、香港读过书，工作过，在深圳买过房、短暂生活过，去北京出了几次差。"
　　"想重点比较一下广州、深圳和香港，顺带说一下北京。总的来说，觉得广州舒适、"
　　"香港精致、深圳年轻气氛好、北京大气又粗糙。答主目前选择了广州。"
　　df=cpca.transform_text_with_addrs(long_text,pos_sensitive=True)
　　print(df)
　　效果如下：
　　(base)G:push20220623&gt;python 1.py
　　省市区地址adcode省_pos市_pos区_pos
　　0广东省广州市None 440100-1 44-1
　　1香港特别行政区None None 810000 47-1-1
　　2广东省深圳市None 440300-1 58-1
　　3北京市None None 110000 71-1-1
　　4广东省广州市None 440100-1 86-1
　　5广东省深圳市None 440300-1 89-1
　　6香港特别行政区None None 810000 92-1-1
　　7北京市None None 110000 100-1-1
　　8广东省广州市None 440100-1 110-1
　　9香港特别行政区None None 810000 115-1-1
　　10广东省深圳市None 440300-1 120-1
　　11北京市None None 110000 128-1-1
　　12广东省广州市None 440100-1 143-1
　　不仅如此，模块中还自带一些简单绘图工具，可以在地图上将上面输出的数据以热力图的形式画出来：
　　#公众号:Python实用宝典
　　#2022/06/23
　　import cpca
　　from cpca import drawer
　　long_text="对一个城市的评价总会包含个人的感情。如果你喜欢一个城市，很有可能是喜欢彼时彼地的自己。"
　　"在广州、香港读过书，工作过，在深圳买过房、短暂生活过，去北京出了几次差。"
　　"想重点比较一下广州、深圳和香港，顺带说一下北京。总的来说，觉得广州舒适、"
　　"香港精致、深圳年轻气氛好、北京大气又粗糙。答主目前选择了广州。"
　　df=cpca.transform_text_with_addrs(long_text,pos_sensitive=True)
　　drawer.draw_locations(df[cpca._ADCODE],"df.html")

　　运行的时候可能会报这个错：

　　(base)G:push20220623&gt;python 1.py
　　Traceback(most recent call last):
　　File"1.py",line 12,in&lt;module&gt;
　　drawer.draw_locations(df[cpca._ADCODE],"df.html")
　　File"G:Anaconda3libsite-packagescpcadrawer.py",line 41,in draw_locations
　　import folium
　　ModuleNotFoundError:No module named'folium'
　　使用pip安装即可：
　　pip install folium

　　然后重新运行代码，会在当前目录下生成df.html,双击打开，效果如下：

　　怎么用，是不是感觉非常方便？以后地点的识别用这个模块就完全够了。

　　还有更多的细节你可以访问这个项目的Github主页阅读，该项目的README完全中文编写，非常容易阅读：

云服务器服务器托管识别图片中的文字 python文字识别 python图像识别文字 python图像识别文字代码

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