


Strukturierte Tabellen aus PDF-Dokumenten extrahieren
Frage:
Obwohl Sie verschiedene Methoden ausprobiert haben, können Sie keine strukturierten Tabellen extrahieren Daten aus PDF-Dokumenten. Insbesondere die Konvertierung der PDF-Datei in HTML führt aufgrund von Schriftartproblemen und nicht-englischem Text zu unbefriedigenden Ergebnissen. Darüber hinaus ist das Extrahieren auf Basis von XY-Koordinaten unpraktisch, da die Tabellenplatzierungen in zukünftigen PDFs möglicherweise variieren.
Expertenanalyse:
Im Gegensatz zu strukturierten Tabellenkalkulationen fehlen PDFs explizite Tabellendaten. Stattdessen stellen sie eine Kombination aus Linien und Zeichenglyphen dar, die der Mensch als Tabellen wahrnimmt. Das Extrahieren tabellarischer Daten erfordert rechnerische Erkennungstechniken, die der menschlichen Wahrnehmung ähneln.
Unter bestimmten Umständen, wenn PDFs konsequent einem bestimmten Format folgen, kann es möglich sein, Muster zu erkennen und Regeln für die Erkennung von Tabelleninhalten zu entwickeln. Das bereitgestellte PDF-Dokument stellt jedoch eine weitere Herausforderung dar:
Problem mit eingebetteten Schriftarten:
Das PDF enthält Text, der nicht mit der beanspruchten WinAnsiEncoding codiert ist. Diese Diskrepanz führt dazu, dass unvorhersehbare Zeichen extrahiert werden, was das direkte Abrufen von Text unpraktisch macht.
Einschränkungen bei der Textextraktion:
Kopieren und Einfügen aus Adobe Reader, einem zuverlässigen Textextraktionstool, liefert auch keine aussagekräftigen Ergebnisse. Dies weist darauf hin, dass eine Textextraktion ohne optische Zeichenerkennung (OCR) in diesem Fall nicht möglich ist.
Daher ist die Extraktion strukturierter Tabellen aus Ihrem PDF-Dokument ohne Rückgriff auf OCR derzeit nicht möglich.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich strukturierte Tabellen aus einem PDF mit Schriftartproblemen und nicht-englischem Text extrahieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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