而Python有大量库，例如jieba、jingjia2等能够对文字进行分析。
通过对问半天呢内容的分析，能够在短时间知道一段文字的标签是什么，情感是什么等等。
题图来自 Camelot: List o’ 10 Intriguing Mythical Places
为获取LEED认证项目的评分表明细，可以从USGBC的项目页面上爬取，或者从pdf格式的项目评分表中解析得到。以 重庆某LEED EM:OB v2009 Gold项目 为例，USGBC上公布的 LEED项目得分表 其格式并不统一，利用XPath爬取后需要进一步清洗处理。相对而言，LEED项目所对应的 项目评分表PDF文件 的数据更为规范完整。因此考虑尝试解析出PDF文件中的表格，以便后续分析。
Python 处理PDF文件的程序包，pdfminer、tabula、pdfplumber、camelot……查询资料表明，似乎普遍认为pdfminer的效果不怎么好，而tabula需要java支持 ，想偷懒于是只试了pdfplumber和camelot。
安装过程不赘述，直接来看运行结果。
pdfplumber无法直接解析出Scorecard.pdf文件中的表格，但实际上要解决此问题也并非难事。调整下思路，可先解析出pdf文件中的文本，让后通过分列来得到表格。
利用pdfplumber的extract_text()命令可解析出pdf文件中的文本，但由于本次需要解析的得分表pdf文件的排版的原因，左右两个表格的文本行并未完全对齐，因此如果直接解析完整页面上的文本的话，文字会出错。先用corp()命令指定识别范围，然后再extract_text()，识别得到的文本列表如下所示。
对于类似本例中Scorecard.pdf表格排版有错位的情况，也可以按照表格在页面中所处的位置，指定表格识别的范围。所用到的指令：camelot.plot()可以绘制出页面的略图，table_area参数可以指定表格识别的范围。
又及，Camelot原来是亚瑟王和圆桌骑士们的宫殿所在地，和Asgard的Valhalla一样，也是传说中的圣域。搜索camelot程序安装包时无意中学到的，涨知识了。
[1] Python：解析PDF文本及表格——pdfminer、tabula、pdfplumber 的用法及对比
[2] 用Python提取pdf文件中的表格数据
[3] python读取pdf文件
[4] Github: pdfplumber
[5] Camelot: PDF Table Extraction for Humans
[6] ImageMagick Installation
[7] ImageMagick之PDF转换成图片（image）
[8] LEED 2009 for Existing Buildings: Operations &Maintenance
[9] Camelot - Wikipedia
[10] List o’ 10 Intriguing Mythical Places
[11] Camelot识别pdf表格时的参数设置补充
作者 | zhouyue65
来源 | 君泉计量
文本挖掘：从大量文本数据中抽取出有价值的知识，并且利用这些知识重新组织信息的过程。
一、语料库（Corpus）
语料库是我们要分析的所有文档的集合。
二、中文分词
2.1 概念：
中文分词（Chinese Word Segmentation）：将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。
eg：我的家乡是广东省湛江市-->我/的/家乡/是/广东省/湛江市
停用词（Stop Words）：
数据处理时，需要过滤掉某些字或词
√泛滥的词，如web、网站等。
√语气助词、副词、介词、连接词等，如 的，地，得；
2.2 安装Jieba分词包：
最简单的方法是用CMD直接安装：输入pip install jieba，但是我的电脑上好像不行。
后来在这里：https://pypi.org/project/jieba/#files下载了jieba0.39解压缩后 放在Python36Libsite-packages里面，然后在用cmd，pip install jieba 就下载成功了，不知道是是什么原因。
然后我再anaconda 环境下也安装了jieba，先在Anaconda3Lib这个目录下将jieba0.39的解压缩文件放在里面，然后在Anaconda propt下输入 pip install jieba，如下图：
2.3 代码实战：
jieba最主要的方法是cut方法：
jieba.cut方法接受两个输入参数:
1) 第一个参数为需要分词的字符串
2）cut_all参数用来控制是否采用全模式
jieba.cut_for_search方法接受一个参数：需要分词的字符串,该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细
注意：待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode
jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的结构都是一个可迭代的generator，可以使用for循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，也可以用list(jieba.cut(...))转化为list代码示例( 分词 )
输出结果为： 我 爱
Python
工信处
女干事
每月 经过 下属 科室 都 要 亲口
交代
24 口 交换机 等 技术性 器件 的 安装
工作
分词功能用于专业的场景：
会出现真武七截阵和天罡北斗阵被分成几个词。为了改善这个现象，我们用导入词库的方法。
但是，如果需要导入的单词很多，jieba.add_word()这样的添加词库的方法就不高效了。
我们可以用jieba.load_userdict(‘D:PDM2.2金庸武功招式.txt’)方法一次性导入整个词库，txt文件中为每行一个特定的词。
2.3.1 对大量文章进行分词
先搭建语料库：
分词后我们需要对信息处理，就是这个分词来源于哪个文章。
四、词频统计
3.1词频（Term Frequency）：
某个词在该文档中出现的次数。
3.2利用Python进行词频统计
3.2.1 移除停用词的另一种方法，加if判断
代码中用到的一些常用方法：
分组统计：
判断一个数据框中的某一列的值是否包含一个数组中的任意一个值：
取反：（对布尔值）
四、词云绘制
词云（Word Cloud）：是对文本中词频较高的分词，给与视觉上的突出，形成“关键词渲染”，从而国旅掉大量的文本信息，使浏览者一眼扫过就可以领略文本的主旨。
4.1 安装词云工具包
这个地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ ，可以搜到基本上所有的Python库，进去根据自己的系统和Python的版本进行下载即可。
在python下安装很方便，在anaconda下安装费了点劲，最终将词云的文件放在C:UsersAdministrator 这个目录下才安装成功。
五、美化词云（词云放入某图片形象中）
六、关键词提取
结果如下:
七、关键词提取实现
词频（Term Frequency）：指的是某一个给定的词在该文档中出现的次数。
计算公式： TF = 该次在文档中出现的次数
逆文档频率（Inverse Document Frequency）：IDF就是每个词的权重，它的大小与一个词的常见程度成反比
计算公式：IDF = log（文档总数/（包含该词的文档数 - 1））
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：权衡某个分词是否关键词的指标，该值越大，是关键词的可能性就越大。
计算公式：TF - IDF = TF * IDF
7.1文档向量化
7.2代码实战
