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Python開(kāi)展文字識(shí)別中的省份并繪圖

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　　正在進(jìn)行NLP（自然語(yǔ)言處理）相關(guān)任務(wù)完成后，經(jīng)常碰到務(wù)必辨別并獲得省、大都市、行政區(qū)的需求。今天給大家介紹1個(gè)模塊，你只需將結(jié)構(gòu)體數(shù)組傳遞給這個(gè)模塊，他就可以給你返回這個(gè)結(jié)構(gòu)體數(shù)組內(nèi)的省、市、區(qū)關(guān)鍵詞，趕緊一起來(lái)了解一下


　　正在進(jìn)行NLP（自然語(yǔ)言處理）相關(guān)任務(wù)完成后，經(jīng)常碰到務(wù)必辨別并獲得省、大都市、行政區(qū)的需求。雖然自身依據(jù)關(guān)鍵詞表1個(gè)一個(gè)搜索也可以實(shí)現(xiàn)獲得目的，但必須要先搜集省份關(guān)鍵詞表，相對(duì)而言比較復(fù)雜。


　　今天給大家介紹1個(gè)模塊，你只需將結(jié)構(gòu)體數(shù)組傳遞給這個(gè)模塊，他就可以給你返回這個(gè)結(jié)構(gòu)體數(shù)組內(nèi)的省、市、區(qū)關(guān)鍵詞，并可以給你在圖片里標(biāo)出下去，它是Cpca模塊。

01.png

　　1.打算


　　開(kāi)始前，你需要保證Python和pip已成功組裝電腦上,要是沒(méi)有，能夠網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)本文：超全Python組裝手冊(cè)開(kāi)展組裝。


　　(可選擇1)假如你用了Python的目的在于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，能直接組裝Anaconda，它自帶了Python和pip.


　　(可選擇2)除此之外，建議大家用VSCode在線(xiàn)編輯器，它有很多的優(yōu)勢(shì)


　　挑選下列任一種方法輸入指令組裝依靠：


　　1.Windows自然環(huán)境開(kāi)啟Cmd(逐漸-運(yùn)作-CMD)。


　　2.MacOS自然環(huán)境開(kāi)啟Terminal(command+空格符鍵入Terminal)。


　　3.假如你用的都是VSCode在線(xiàn)編輯器或Pycharm，能夠直接用頁(yè)面下方Terminal.

　　pipinstallcpca


　　留意，現(xiàn)階段cpca模塊僅適用Python3或以上版本號(hào)。


　　在windows上有可能出現(xiàn)類(lèi)似如下所示難題：

　　Buildingwheelforpyahocorasick(setup.py)...error


　　先閱讀去免費(fèi)下載MicrosoftVisualC++BuildTools組裝VC++構(gòu)建工具，再重新pipinstallcpca，就可以處理問(wèn)題。


　　2.基本使用


　　通過(guò)兩行代碼就能實(shí)現(xiàn)最基本的省市區(qū)提?。?/p>


　　#公眾號(hào):Python實(shí)用寶典
　　#2022/06/23
　　import cpca
　　location_str=[
　　"廣東省深圳市福田區(qū)巴丁街深南中路1025號(hào)新城大廈1層",
　　"特斯拉上海超級(jí)工廠(chǎng)是特斯拉汽車(chē)首座美國(guó)本土以外的超級(jí)工廠(chǎng)，位于中華人民共和國(guó)上海市。",
　　"三星堆遺址位于中國(guó)四川省廣漢市城西三星堆鎮(zhèn)的鴨子河畔，屬青銅時(shí)代文化遺址"
　　]
　　df=cpca.transform(location_str)
　　print(df)

　　效果如下：

02.png

　　省市區(qū)地址adcode


　　0廣東省深圳市福田區(qū)巴丁街深南中路1025號(hào)新城大廈1層440304


　　1上海市None None。310000


　　2四川省德陽(yáng)市廣漢市城西三星堆鎮(zhèn)的鴨子河畔，屬青銅時(shí)代文化遺址510681


　　注意第三條的廣漢市，cpca不僅識(shí)別到了語(yǔ)句中的縣級(jí)市廣漢市，還能自動(dòng)匹配到其代管市的德陽(yáng)市，不得不說(shuō)非常強(qiáng)大。


　　如果你想獲知程序是從字符串的那個(gè)位置提取出省市區(qū)名的，可以添加一個(gè)pos_sensitive=True參數(shù):


　　#公眾號(hào):Python實(shí)用寶典
　　#2022/06/23
　　import cpca
　　location_str=[
　　"廣東省深圳市福田區(qū)巴丁街深南中路1025號(hào)新城大廈1層",
　　"特斯拉上海超級(jí)工廠(chǎng)是特斯拉汽車(chē)首座美國(guó)本土以外的超級(jí)工廠(chǎng)，位于中華人民共和國(guó)上海市。",
　　"三星堆遺址位于中國(guó)四川省廣漢市城西三星堆鎮(zhèn)的鴨子河畔，屬青銅時(shí)代文化遺址"
　　]
　　df=cpca.transform(location_str,pos_sensitive=True)
　　print(df)
　　效果如下：
　　(base)G:push20220623>python 1.py
　　省市區(qū)地址adcode省_pos市_pos區(qū)_pos
　　0廣東省深圳市福田區(qū)巴丁街深南中路1025號(hào)新城大廈1層440304 0 3 6
　　1上海市None None。310000 38-1-1
　　2四川省德陽(yáng)市廣漢市城西三星堆鎮(zhèn)的鴨子河畔，屬青銅時(shí)代文化遺址510681 9-1 12
　　它標(biāo)記出了識(shí)別到省、市、區(qū)的關(guān)鍵位置（index），當(dāng)然如果是德陽(yáng)市這種特殊的識(shí)別會(huì)被標(biāo)記為-1.


　　3.高級(jí)使用


　　它還可以從大段文本中批量識(shí)別多個(gè)地區(qū)：


　　#公眾號(hào):Python實(shí)用寶典
　　#2022/06/23
　　import cpca
　　long_text="對(duì)一個(gè)城市的評(píng)價(jià)總會(huì)包含個(gè)人的感情。如果你喜歡一個(gè)城市，很有可能是喜歡彼時(shí)彼地的自己。"
　　"在廣州、香港讀過(guò)書(shū)，工作過(guò)，在深圳買(mǎi)過(guò)房、短暫生活過(guò)，去北京出了幾次差。"
　　"想重點(diǎn)比較一下廣州、深圳和香港，順帶說(shuō)一下北京?？偟膩?lái)說(shuō)，覺(jué)得廣州舒適、"
　　"香港精致、深圳年輕氣氛好、北京大氣又粗糙。答主目前選擇了廣州。"
　　df=cpca.transform_text_with_addrs(long_text,pos_sensitive=True)
　　print(df)
　　效果如下：
　　(base)G:push20220623>python 1.py
　　省市區(qū)地址adcode省_pos市_pos區(qū)_pos
　　0廣東省廣州市None 440100-1 44-1
　　1香港特別行政區(qū)None None 810000 47-1-1
　　2廣東省深圳市None 440300-1 58-1
　　3北京市None None 110000 71-1-1
　　4廣東省廣州市None 440100-1 86-1
　　5廣東省深圳市None 440300-1 89-1
　　6香港特別行政區(qū)None None 810000 92-1-1
　　7北京市None None 110000 100-1-1
　　8廣東省廣州市None 440100-1 110-1
　　9香港特別行政區(qū)None None 810000 115-1-1
　　10廣東省深圳市None 440300-1 120-1
　　11北京市None None 110000 128-1-1
　　12廣東省廣州市None 440100-1 143-1
　　不僅如此，模塊中還自帶一些簡(jiǎn)單繪圖工具，可以在地圖上將上面輸出的數(shù)據(jù)以熱力圖的形式畫(huà)出來(lái)：
　　#公眾號(hào):Python實(shí)用寶典
　　#2022/06/23
　　import cpca
　　from cpca import drawer
　　long_text="對(duì)一個(gè)城市的評(píng)價(jià)總會(huì)包含個(gè)人的感情。如果你喜歡一個(gè)城市，很有可能是喜歡彼時(shí)彼地的自己。"
　　"在廣州、香港讀過(guò)書(shū)，工作過(guò)，在深圳買(mǎi)過(guò)房、短暫生活過(guò)，去北京出了幾次差。"
　　"想重點(diǎn)比較一下廣州、深圳和香港，順帶說(shuō)一下北京?？偟膩?lái)說(shuō)，覺(jué)得廣州舒適、"
　　"香港精致、深圳年輕氣氛好、北京大氣又粗糙。答主目前選擇了廣州。"
　　df=cpca.transform_text_with_addrs(long_text,pos_sensitive=True)
　　drawer.draw_locations(df[cpca._ADCODE],"df.html")


　　運(yùn)行的時(shí)候可能會(huì)報(bào)這個(gè)錯(cuò)：


　　(base)G:push20220623>python 1.py
　　Traceback(most recent call last):
　　File"1.py",line 12,in<module>
　　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安裝即可：
　　pip install folium


　　然后重新運(yùn)行代碼，會(huì)在當(dāng)前目錄下生成df.html,雙擊打開(kāi)，效果如下：


　　怎么用，是不是感覺(jué)非常方便？以后地點(diǎn)的識(shí)別用這個(gè)模塊就完全夠了。


　　還有更多的細(xì)節(jié)你可以訪(fǎng)問(wèn)這個(gè)項(xiàng)目的Github主頁(yè)閱讀，該項(xiàng)目的README完全中文編寫(xiě)，非常容易閱讀：

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