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  • R语言officer、flextable生成word报告

    千次阅读 2019-06-04 17:04:45
    officer是一个生成(处理)Word(docx)和PowerPoint(pptx)的R。与ReportRs相比速度要更快,依赖也更少(ReportRs已经停止维护),常结合flextable(生成表格),mschart(生成office图表),rvg(结合...

    officer是一个生成(处理)Word(docx)和PowerPoint(pptx)的R包。与ReportRs包相比速度要更快,依赖包也更少(ReportRs已经停止维护),常结合flextable包(生成表格),mschart包(生成office图表),rvg(结合ggplot2生成动态图表)。

    word文档主要函数分类

    1.添加内容作为段落:图像,表格,文字。使用body_add_*功能

    body_add_par 添加段落
    body_add_img 添加图片
    body_add_table 表格
    body_add_break 换行
    body_add_toc 目录
    body_add_gg ggplot图片
    2.在现有段落内添加文字或图像。内容被添加到光标所在的段落中,使用slip_in_*功能:
    slip_in_img()
    slip_in_seqfield()

    slip_in_text()
    3.移动光标
    cursor_begin()
    cursor_end()
    cursor_reach()
    cursor_backward()
    cursor_forward()

    cursor_bookmark()
    4.删除内容
    body_remove()
    5.搜索和替换
    body_replace_text_at_bkm()
    body_replace_all_text()

    示例

    library(officer)
    library(magrittr) # Package `magrittr` makes officer usage easier.
    library(ggplot2)
    
    my_doc <- read_docx()  #初始化一个docx , 里面不填路径使用默认模板
    styles_info(my_doc)  #显示信息
    
    gg <- ggplot(data = iris, aes(Sepal.Length, Petal.Length)) + 
        geom_point()
    
      my_doc %>%   #可以使用magrittr方式一步步添加
        body_add_par(value = "Table of content", style = "heading 1") %>% 
        body_add_toc(level = 2) %>% 
        body_add_break() %>% 
    
        body_add_par(value = "dataset iris", style = "heading 2") %>% 
        body_add_table(value = head(iris), style = "table_template" ) %>% 
    
        body_add_par(value = "plot examples", style = "heading 1") %>% 
        body_add_gg(value = gg, style = "centered" ) %>% 
    
        print(target = "body_add_demo.docx")
    
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  • R语言中rword2vecwordVectors均能实现word2vec词向量生成,目前尚未研究两者之间的优劣(但从算法的description来看,建议用rword2vec) rword2vec是R与Google的word2vec接口,rword2vec将文本语料库作为...

    传送门:wordVectors开源算法包实现word2vec词向量生成

    R语言中rword2vec包和wordVectors包均能实现word2vec词向量生成,目前尚未研究两者之间的优劣(但从算法包的description来看,建议用rword2vec)

    rword2vec包是R与Google的word2vec接口,rword2vec将文本语料库作为输入,将单词向量作为输出。它首先根据训练文本数据构建词汇表,然后学习单词的矢量表示

    #安装rword2vec
    library('devtools')
    install_github('mukul13 / rword2vec')
    
    #训练word2vec模型
    #layer1_size 词向量维数
    #train_file 训练数据
    #binary,output format,1-binary,0-txt
    #cbow,skip-gram(0) or continuous bag of words(1)(cbow模型快一些,skip-gram模型效果好一些)
    #alpha:学习速率
    #output_file 结果输出文件即每个词的向量
    #window 训练窗口大小,5表示每个词考虑前5个词与后5个词
    #sample 词语出现频率的下限,0.00001 to 0.01(如果一个词在训练样本中出现的频率越大,那么就越会被采样)
    #min_count 设置最低频率为5,如果一个词语在文档中出现的次数小于该阈值,则舍弃该词
    #classes 词聚类簇个数,k-means聚类
    #num_threads 线程数
    model<-word2vec(layer1_size=50,train_file='corpus.txt',save_vocab_file='vocab.txt',binary=1,cbow=0,alpha=0,output_file='tian.bin',window=5,sample=0.00001,min_count=6,num_threads=2)
    
    #distance得到最接近的单词,file_name必须是二进制文件
    dist<-distance(file_name='tian.bin',search_word='原告',num=10)
    
    #在词向量空间中进行类比
    ana=word_analogy(file_name="tian.bin",search_words="paris france berlin",num=10)
    
    #训练word2phrase模型(将单词转化为短语,phrase.txt中短语由词和_组成)
    #可以使用这个phrase.txt训练word2vec模型
    word2phrase(train_file='corpus.txt',output_file='phrase.txt')
    
    #单词个数统计
    word_count<-read.table('vocab.txt')
    
    #bin to txt
    bin_to_txt("tian.bin","tian.txt")
    data<-as.data.frame(read.table("tian.txt",skip=1))

     

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    1 打开 software center 


    2 在列表中选择要安装的语言包,没有的话,点击右上角,下载语言包:



    3. 下载好安装,如果安装失败,打开进程管理器,关闭所有office相关进程。


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             之前介绍了很多R语言进行自然语言处理方面的东西,不过我们知道在自然语言处理上python平台还是当之无愧的王者,而我的笔记本又是windows的,平时通勤的过程中也想玩玩word2vec该如何做呢,今天我详细记录在windows平台下安装word2vec的过程。

       首先配置pythson环境的方法我就不再赘述了,请参见https://beyondma.blog.csdn.net/article/details/88381705

    一、word2vec安装时报“ [WinError 2] 系统找不到指定的文件”的问题解决

    首先在尝试使用安装word2vec包时

    pip install word2vec

    会报“Compilation command: gcc C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\pip-build-psvn2ro\word2vec\word2vec\c\win32/word2vec.c -o Scripts\word2vec.exe -O2 -Wall -funroll-loops
    error:”错误

    这是因为windows环境下没有gcc命令所致的。

    这里请参考https://blog.csdn.net/BEYONDMA/article/details/87902276中的第三项,安装Rtools我们知道 Rtools带有mingw环境,带有gcc和g++的编译器。

    并添加环境变更D:\Rtools\mingw_32\bin到PATH环境变更中

    配置完成后,在命令行中输入gcc会有如下返回,即代表安装成功。

    gcc: fatal error: no input files
    compilation terminated.

    一、word2vec安装时报“ fatal error: win32-port.h”的问题解决

    再重新尝试安装会发现报 “fatal error: win32-port.h: No such file or directory”我发现这个问题只能通过改变安装包还解决。

    使用pip download word2vec命令去下载word2vec包,包应该就在python安装目录的根目录下,例如笔者的python.exe在D:\ProgramData\Anaconda3那么,word2vec包就在这个目录下,记得不要在这个目录解压缩,最好放在d:的根目录下解压,

    然后到https://download.csdn.net/download/beyondma/下载win32-port.h

    或者直接将下列代码段粘到win32-port.h中

    #if !defined WIN32_LEAN_AND_MEAN
    #define WIN32_LEAN_AND_MEAN
    #endif
    #include <Windows.h>
    #include <process.h>
    #include <assert.h>
    
    typedef struct {
      void *(*pthread_routine)(void *);
      void *pthread_arg;
      HANDLE handle;
    } pthread_t;
    
    static unsigned __stdcall win32_start_routine(void *arg) {
      pthread_t *p = (pthread_t *)arg;
      p->pthread_routine(p->pthread_arg);
      return 0;
    }
    
    static int pthread_create(pthread_t *id, void *attr,
                              void *(*start_routine)(void *), void *arg) {
      assert(attr == 0);
      id->pthread_routine = start_routine;
      id->pthread_arg = arg;
      id->handle =
          (HANDLE)_beginthreadex(0, 0, win32_start_routine, (void *)id, 0, 0);
      if (id->handle != 0) return 0;
      return -1;
    }
    
    static int pthread_join(pthread_t thread, void **retval) {
      WaitForSingleObject(thread.handle, INFINITE);
      if (retval) {
        *retval = 0;
      }
      return 0;
    }
    
    static void pthread_exit(void *p) { _endthreadex(0); }
    
    static int posix_memalign(void **memptr, size_t alignment, size_t size) {
      assert(memptr);
      *memptr = _aligned_malloc(size, alignment);
      if (*memptr) {
        return 0;
      } else {
        return -1;
      }
    }
    

    然后将win32-port.h文件拷到word2vec安装包的解压后的目录word2vec-版本号\word2vec\src\win32目录下

    接下来在命令行进入word2vec安装包的解压后的目录

    执行python setup.py install

    好了word2vec就此安装完成。可以在python的IDE中import啦

    展开全文
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空空如也

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