1、Lux

Lux 是一個 Python 庫，它可以自動化的進行數據探索，讓你能更輕松的玩轉數據科學。Lux 旨在與 Pandas 緊密集成，可以按原樣使用，而無需修改現有的Pandas代碼。要啟用Lux，只需將 import lux 與 Pandas import 語句一起添加即可。

import luximport pandas as pd

官方鏈接https://lux-api.readthedocs.io/en/latest/source/getting_started/installation.html

安裝方法

# PyPI安裝Python Lux APIpip install lux-api#要安裝小部件，我們需要安裝webpacknpm 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、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, 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，集雞，雞即棘雞。棘雞饑嘰，季姬及箕稷濟雞?！痗hs_text = ’季姬感到寂寞，羅集了一些雞來養，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 languagesprint(ts.deepl(wyw_text)) # default: from_language=’auto’, to_language=’en’## output language_mapprint(ts._deepl.language_map)# professional fieldprint(ts.baidu(wyw_text, professional_field=’common’)) # (’common’,’medicine’,’electronics’,’mechanics’)# requestsprint(ts.youdao(wyw_text, sleep_seconds=5, proxies={}, use_cache=True))# host serviceprint(ts.google(wyw_text, if_use_cn_host=True))print(ts.bing(wyw_text, if_use_cn_host=False))

Github 官方鏈接https://github.com/UlionTse/translators

3、TextShot

推薦一款高精度免費 OCR 工具：TextShot。開發這款工具僅僅使用 139 行 Python 代碼完成，就可快速提取截屏文本內容并復制到剪貼板。且適用于 Windows，macOS 和 Linux 系統。

4、Fancy-NLP

Fancy-NLP 是由騰訊商品廣告策略組團隊構建的用于建設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。與當前業界常用框架相比，其能夠支持用戶進行快速的功能實現。

在當前的商品廣告業務場景中，我們利用該工具快速挖掘海量商品數據的特征，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 NERner_app = NER()ner_app.analyze(’同濟大學位于上海市楊浦區，校長為陳杰’)

結果產出

{’text’: ’同濟大學位于上海市楊浦區，校長為陳杰’, ’entities’: [ {’name’: ’同濟大學’, ’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’, ’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

Github 官方鏈接https://github.com/boat-group/fancy-nlp

5、latexify_py

latexify_py，可快速將 Python 函數快速轉為 LaTeX 數學公式。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，軟件工程和機器學習等工程。

Github 官方鏈接https://github.com/google/latexify_py

到此這篇關于幾款好用的python工具庫(小結)的文章就介紹到這了,更多相關python 工具庫內容請搜索好吧啦網以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持好吧啦網！