Python实现识别文字中的省市区并绘图

 更新时间:2022年06月24日 09:51:16   作者:Ckend  
在做NLP(自然语言处理)相关任务时,经常会遇到需要识别并提取省、城市、行政区的需求。今天给大家介绍一个模块,你只需要把字符串传递给这个模块,他就能给你返回这个字符串内的省、市、区关键词,快来学习一下吧

在做NLP(自然语言处理)相关任务时,经常会遇到需要识别并提取省、城市、行政区的需求。虽然我们自己通过关键词表一个个查找也能实现提取目的,但是需要先搜集省市区关键词表,相对而言比较繁琐。

今天给大家介绍一个模块,你只需要把字符串传递给这个模块,他就能给你返回这个字符串内的省、市、区关键词,并能给你在图片上标注起来,它就是 Cpca 模块。

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,可以访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda,它内置了Python和pip.

(可选2) 此外,推荐大家用VSCode编辑器,它有许多的优点

请选择以下任一种方式输入命令安装依赖

1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。

2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。

3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm,可以直接使用界面下方的Terminal.

pip install cpca

注意,目前 cpca 模块仅支持Python3及以上版本。

在 windows 上可能会出现类似如下问题:

Building wheel for pyahocorasick (setup.py) ... error

先阅读原文去下载 Microsoft Visual C++ Build Tools 安装VC++构建工具,再重新 pip install cpca,即可解决问题。

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:\push\20220623>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:\push\20220623>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:\push\20220623>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:\Anaconda3\lib\site-packages\cpca\drawer.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:

到此这篇关于Python实现识别文字中的省市区并绘图的文章就介绍到这了,更多相关Python识别文字中省市区内容请搜索得牛网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持得牛网!

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