text_boxes = doc.inline_shapes 解释

时间: 2023-06-17 15:04:11 浏览: 135
在Microsoft Word中,`doc`是一个`Document`对象,代表一个Word文档。`inline_shapes`是`Document`对象的一个属性,它包含了文档中所有的嵌入形状(如图片、图表、文本框等),并以`InlineShape`对象的形式进行存储。通过调用`doc.inline_shapes`属性,我们可以获取到一个包含了所有嵌入形状的列表。 所以,`text_boxes = doc.inline_shapes`的意思是将`doc`文档中的所有嵌入文本框保存到`text_boxes`列表中,以便后续对它们进行操作或者获取它们的属性等。
相关问题

text_boxes = doc.inline_shapes for box in text_boxes: if box.has_text_frame: # 查找文本框的文本 for paragraph in box.text_frame.paragraphs: if tag5 in paragraph: #将文本框里的内容替换为filenumber box.text_frame.paragraphs[0].text = text.replace(tag5, filenumber_name)

这段代码的功能是查找一个Word文档中所有带有文本框的内联形状,并将其中包含特定文本的段落中的文本替换为指定的文件号。具体来说,它首先使用doc.inline_shapes查找文档中的所有内联形状(包括文本框),然后遍历每个内联形状,查找其中是否有文本框。如果有,它将遍历文本框中的每个段落,并检查其中是否包含特定的文本标记(tag5)。如果包含,它将使用指定的文件号(filenum_name)替换这个段落中的文本。最后,它将修改后的文本赋值给文本框的第一个段落,从而实现替换。

title_shape=slide.shapes.title text_frame=title_shape.text_frame

这里,`slide.shapes.title`是调用了`Presentation`对象的`slides`属性,然后进一步通过索引来获取特定位置的幻灯片(slide)的一个shape,这个shape可能是标题(title),因为它通常位于幻灯片顶部。`shape.text_frame`则是对这个shape的文本区域(text Frame)的引用,每个形状都可以有一个或多个文本框,如标题、副标题或正文。 在Python脚本中,当你得到`title_shape`之后,通过`.text_frame`来访问并操作这个shape内的文本框架,可以对其进行文本更改、格式设置等操作。例如,你可以设置标题的颜色、字体、大小,或者插入新的段落等。 举个例子,如果要在标题上添加新段落并改变其样式: ```python paragraph = text_frame.add_paragraph() # 添加新段落 paragraph.text = "这是添加的新段落" # 设置文本内容 paragraph.runs[0].font.name = '黑体' # 设置字体 paragraph.runs[0].font.size = Pt(18) # 设置字号 ``` 在这里,`runs`是段落内部的一个元素,它代表一段文本,我们通过`runs`来逐一设置属性。
阅读全文

相关推荐

逐行详细解释以下代码并加注释from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt base_image_path = keras.utils.get_file( "coast.jpg", origin="https://img-datasets.s3.amazonaws.com/coast.jpg") plt.axis("off") plt.imshow(keras.utils.load_img(base_image_path)) #instantiating a model from tensorflow.keras.applications import inception_v3 model = inception_v3.InceptionV3(weights='imagenet',include_top=False) #配置各层对DeepDream损失的贡献 layer_settings = { "mixed4": 1.0, "mixed5": 1.5, "mixed6": 2.0, "mixed7": 2.5, } outputs_dict = dict( [ (layer.name, layer.output) for layer in [model.get_layer(name) for name in layer_settings.keys()] ] ) feature_extractor = keras.Model(inputs=model.inputs, outputs=outputs_dict) #定义损失函数 import tensorflow as tf def compute_loss(input_image): features = feature_extractor(input_image) loss = tf.zeros(shape=()) for name in features.keys(): coeff = layer_settings[name] activation = features[name] loss += coeff * tf.reduce_mean(tf.square(activation[:, 2:-2, 2:-2, :])) return loss #梯度上升过程 @tf.function def gradient_ascent_step(image, learning_rate): with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(image) loss = compute_loss(image) grads = tape.gradient(loss, image) grads = tf.math.l2_normalize(grads) image += learning_rate * grads return loss, image def gradient_ascent_loop(image, iterations, learning_rate, max_loss=None): for i in range(iterations): loss, image = gradient_ascent_step(image, learning_rate) if max_loss is not None and loss > max_loss: break print(f"... Loss value at step {i}: {loss:.2f}") return image #hyperparameters step = 20. num_octave = 3 octave_scale = 1.4 iterations = 30 max_loss = 15. #图像处理方面 import numpy as np def preprocess_image(image_path): img = keras.utils.load_img(image_path) img = keras.utils.img_to_array(img) img = np.expand_dims(img, axis=0) img = keras.applications.inception_v3.preprocess_input(img) return img def deprocess_image(img): img = img.reshape((img.shape[1], img.shape[2], 3)) img /= 2.0 img += 0.5 img *= 255. img = np.clip(img, 0, 255).astype("uint8") return img #在多个连续 上运行梯度上升 original_img = preprocess_image(base_image_path) original_shape = original_img.shape[1:3] successive_shapes = [original_shape] for i in range(1, num_octave): shape = tuple([int(dim / (octave_scale ** i)) for dim in original_shape]) successive_shapes.append(shape) successive_shapes = successive_shapes[::-1] shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, successive_shapes[0]) img = tf.identity(original_img) for i, shape in enumerate(successive_shapes): print(f"Processing octave {i} with shape {shape}") img = tf.image.resize(img, shape) img = gradient_ascent_loop( img, iterations=iterations, learning_rate=step, max_loss=max_loss ) upscaled_shrunk_original_img = tf.image.resize(shrunk_original_img, shape) same_size_original = tf.image.resize(original_img, shape) lost_detail = same_size_original - upscaled_shrunk_original_img img += lost_detail shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, shape) keras.utils.save_img("DeepDream.png", deprocess_image(img.numpy()))

import os import json import csv import cv2 from segment_anything import SamPredictor, sam_model_registry folder_path = 'D:\\segment-anything-main\\segment-anything-main\\input\\Normal\\' # 替换为实际的文件夹路径 output_file = 'D:\\细胞识别\\output.csv' # 替换为实际的输出文件路径 data_list = [] # 用于存储所有的坐标信息 for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith('.json'): json_path = os.path.join(folder_path, filename) # 读取JSON文件 with open(json_path) as file: data = json.load(file) # 获取多边形坐标 shapes = data['shapes'] polygon_points = shapes[0]['points'] # 假设只有一个多边形标注 # 计算最小包围框的左上角和右下角坐标 x_coordinates = [point[0] for point in polygon_points] y_coordinates = [point[1] for point in polygon_points] min_x = min(x_coordinates) min_y = min(y_coordinates) max_x = max(x_coordinates) max_y = max(y_coordinates) # 将坐标信息添加到列表中 data_list.append({'Filename': filename, 'Min_X': min_x, 'Min_Y': min_y, 'Max_X': max_x, 'Max_Y': max_y}) # 写入CSV文件 with open(output_file, 'w', newline='') as file: fieldnames = ['Filename', 'Min_X', 'Min_Y', 'Max_X', 'Max_Y'] writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader() writer.writerows(data_list) # 生成input_prompts input_prompts = [] for data in data_list: input_prompt = f"处理文件:{data['Filename']},左上角坐标:({data['Min_X']}, {data['Min_Y']}),右下角坐标:({data['Max_X']}, {data['Max_Y']})" input_prompts.append(input_prompt) sam = sam_model_registry["default"](checkpoint="D:\\segment-anything-main\\segment-anything-main\\sam_vit_h_4b8939.pth") predictor = SamPredictor(sam) for filename in os.listdir(folder_path): if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): image_path = os.path.join(folder_path, filename) # Load and set the image for prediction your_image = cv2.imread(image_path) predictor.set_image(your_image) # Perform prediction using input prompts masks, _, _ = predictor.predict(input_prompts) # Perform further processing or analysis on the predicted masks for i, mask in enumerate(masks): mask_filename = f"mask_{i + 1}_{filename}" mask_path = os.path.join(folder_path, mask_filename) cv2.imwrite(mask_path, mask)

最新推荐

recommend-type

无人机巡检利器-YOLOv11电力设备缺陷检测与定位优化.pdf

想深入掌握目标检测前沿技术?Yolov11绝对不容错过!作为目标检测领域的新星,Yolov11融合了先进算法与创新架构,具备更快的检测速度、更高的检测精度。它不仅能精准识别各类目标,还在复杂场景下展现出卓越性能。无论是学术研究,还是工业应用,Yolov11都能提供强大助力。阅读我们的技术文章,带你全方位剖析Yolov11,解锁更多技术奥秘!
recommend-type

COMSOL模拟土石混合体孔隙渗流中的细颗粒迁移运动:多场多相介质耦合分析,基于COMSOL模拟的土石混合体孔隙渗流中的细颗粒迁移运动研究,COMSOL孔隙渗流下的细颗粒迁移运动 对土石混合体进行了

COMSOL模拟土石混合体孔隙渗流中的细颗粒迁移运动:多场多相介质耦合分析,基于COMSOL模拟的土石混合体孔隙渗流中的细颗粒迁移运动研究,COMSOL孔隙渗流下的细颗粒迁移运动。 对土石混合体进行了数值仿真,考虑了土石混合体孔隙变化,细颗粒侵蚀,骨架结构变形,此问题是一个多场(渗流场、变形场、应力场、损伤场)多相介质(土颗粒集合体,块石,空隙,孔隙)耦合的复杂问题。 ,COMSOL; 细颗粒迁移; 孔隙渗流; 土石混合体; 多场多相介质耦合。,COMSOL模拟土石混合体多场多相介质渗流与变形耦合效应研究
recommend-type

Spring Websocket快速实现与SSMTest实战应用

标题“websocket包”指代的是一个在计算机网络技术中应用广泛的组件或技术包。WebSocket是一种网络通信协议,它提供了浏览器与服务器之间进行全双工通信的能力。具体而言,WebSocket允许服务器主动向客户端推送信息,是实现即时通讯功能的绝佳选择。 描述中提到的“springwebsocket实现代码”,表明该包中的核心内容是基于Spring框架对WebSocket协议的实现。Spring是Java平台上一个非常流行的开源应用框架,提供了全面的编程和配置模型。在Spring中实现WebSocket功能,开发者通常会使用Spring提供的注解和配置类,简化WebSocket服务端的编程工作。使用Spring的WebSocket实现意味着开发者可以利用Spring提供的依赖注入、声明式事务管理、安全性控制等高级功能。此外,Spring WebSocket还支持与Spring MVC的集成,使得在Web应用中使用WebSocket变得更加灵活和方便。 直接在Eclipse上面引用,说明这个websocket包是易于集成的库或模块。Eclipse是一个流行的集成开发环境(IDE),支持Java、C++、PHP等多种编程语言和多种框架的开发。在Eclipse中引用一个库或模块通常意味着需要将相关的jar包、源代码或者配置文件添加到项目中,然后就可以在Eclipse项目中使用该技术了。具体操作可能包括在项目中添加依赖、配置web.xml文件、使用注解标注等方式。 标签为“websocket”,这表明这个文件或项目与WebSocket技术直接相关。标签是用于分类和快速检索的关键字,在给定的文件信息中,“websocket”是核心关键词,它表明该项目或文件的主要功能是与WebSocket通信协议相关的。 文件名称列表中的“SSMTest-master”暗示着这是一个版本控制仓库的名称,例如在GitHub等代码托管平台上。SSM是Spring、SpringMVC和MyBatis三个框架的缩写,它们通常一起使用以构建企业级的Java Web应用。这三个框架分别负责不同的功能:Spring提供核心功能;SpringMVC是一个基于Java的实现了MVC设计模式的请求驱动类型的轻量级Web框架;MyBatis是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。Master在这里表示这是项目的主分支。这表明websocket包可能是一个SSM项目中的模块,用于提供WebSocket通讯支持,允许开发者在一个集成了SSM框架的Java Web应用中使用WebSocket技术。 综上所述,这个websocket包可以提供给开发者一种简洁有效的方式,在遵循Spring框架原则的同时,实现WebSocket通信功能。开发者可以利用此包在Eclipse等IDE中快速开发出支持实时通信的Web应用,极大地提升开发效率和应用性能。
recommend-type

电力电子技术的智能化:数据中心的智能电源管理

# 摘要 本文探讨了智能电源管理在数据中心的重要性,从电力电子技术基础到智能化电源管理系统的实施,再到技术的实践案例分析和未来展望。首先,文章介绍了电力电子技术及数据中心供电架构,并分析了其在能效提升中的应用。随后,深入讨论了智能化电源管理系统的组成、功能、监控技术以及能
recommend-type

通过spark sql读取关系型数据库mysql中的数据

Spark SQL是Apache Spark的一个模块,它允许用户在Scala、Python或SQL上下文中查询结构化数据。如果你想从MySQL关系型数据库中读取数据并处理,你可以按照以下步骤操作: 1. 首先,你需要安装`PyMySQL`库(如果使用的是Python),它是Python与MySQL交互的一个Python驱动程序。在命令行输入 `pip install PyMySQL` 来安装。 2. 在Spark环境中,导入`pyspark.sql`库,并创建一个`SparkSession`,这是Spark SQL的入口点。 ```python from pyspark.sql imp
recommend-type

新版微软inspect工具下载:32位与64位版本

根据给定文件信息,我们可以生成以下知识点: 首先,从标题和描述中,我们可以了解到新版微软inspect.exe与inspect32.exe是两个工具,它们分别对应32位和64位的系统架构。这些工具是微软官方提供的,可以用来下载获取。它们源自Windows 8的开发者工具箱,这是一个集合了多种工具以帮助开发者进行应用程序开发与调试的资源包。由于这两个工具被归类到开发者工具箱,我们可以推断,inspect.exe与inspect32.exe是用于应用程序性能检测、问题诊断和用户界面分析的工具。它们对于开发者而言非常实用,可以在开发和测试阶段对程序进行深入的分析。 接下来,从标签“inspect inspect32 spy++”中,我们可以得知inspect.exe与inspect32.exe很有可能是微软Spy++工具的更新版或者是有类似功能的工具。Spy++是Visual Studio集成开发环境(IDE)的一个组件,专门用于Windows应用程序。它允许开发者观察并调试与Windows图形用户界面(GUI)相关的各种细节,包括窗口、控件以及它们之间的消息传递。使用Spy++,开发者可以查看窗口的句柄和类信息、消息流以及子窗口结构。新版inspect工具可能继承了Spy++的所有功能,并可能增加了新功能或改进,以适应新的开发需求和技术。 最后,由于文件名称列表仅提供了“ed5fa992d2624d94ac0eb42ee46db327”,没有提供具体的文件名或扩展名,我们无法从这个文件名直接推断出具体的文件内容或功能。这串看似随机的字符可能代表了文件的哈希值或是文件存储路径的一部分,但这需要更多的上下文信息来确定。 综上所述,新版的inspect.exe与inspect32.exe是微软提供的开发者工具,与Spy++有类似功能,可以用于程序界面分析、问题诊断等。它们是专门为32位和64位系统架构设计的,方便开发者在开发过程中对应用程序进行深入的调试和优化。同时,使用这些工具可以提高开发效率,确保软件质量。由于这些工具来自Windows 8的开发者工具箱,它们可能在兼容性、效率和用户体验上都经过了优化,能够为Windows应用的开发和调试提供更加专业和便捷的解决方案。
recommend-type

如何运用电力电子技术实现IT设备的能耗监控

# 摘要 随着信息技术的快速发展,IT设备能耗监控已成为提升能效和减少环境影响的关键环节。本文首先概述了电力电子技术与IT设备能耗监控的重要性,随后深入探讨了电力电子技术的基础原理及其在能耗监控中的应用。文章详细分析了IT设备能耗监控的理论框架、实践操作以及创新技术的应用,并通过节能改造案例展示了监控系统构建和实施的成效。最后,本文展望了未来能耗监控技术的发展趋势,同时
recommend-type

2635.656845多位小数数字,js不使用四舍五入保留两位小数,然后把结果千分位,想要的结果是2,635.65;如何处理

在JavaScript中,如果你想要将2635.656845这个数字精确地保留两位小数,并且去掉多余的千分位,可以使用`toFixed()`函数结合字符串切片的方法来实现。不过需要注意的是,`toFixed()`会返回一个字符串,所以我们需要先转换它。 以下是一个示例: ```javascript let num = 2635.656845; // 使用 toFixed() 保留两位小数,然后去掉多余的三位 let roundedNum = num.toFixed(2).substring(0, 5); // 如果最后一个字符是 '0',则进一步判断是否真的只有一位小数 if (round
recommend-type

解决最小倍数问题 - Ruby编程项目欧拉实践

根据给定文件信息,以下知识点将围绕Ruby编程语言、欧拉计划以及算法设计方面展开。 首先,“欧拉计划”指的是一系列数学和计算问题,旨在提供一种有趣且富有挑战性的方法来提高数学和编程技能。这类问题通常具有数学背景,并且需要编写程序来解决。 在标题“项目欧拉最小的多个NYC04-SENG-FT-030920”中,我们可以推断出需要解决的问题与找到一个最小的正整数,这个正整数可以被一定范围内的所有整数(本例中为1到20)整除。这是数论中的一个经典问题,通常被称为计算最小公倍数(Least Common Multiple,简称LCM)。 问题中提到的“2520是可以除以1到10的每个数字而没有任何余数的最小数字”,这意味着2520是1到10的最小公倍数。而问题要求我们计算1到20的最小公倍数,这是一个更为复杂的计算任务。 在描述中提到了具体的解决方案实施步骤,包括编码到两个不同的Ruby文件中,并运行RSpec测试。这涉及到Ruby编程语言,特别是文件操作和测试框架的使用。 1. Ruby编程语言知识点: - Ruby是一种高级、解释型编程语言,以其简洁的语法和强大的编程能力而闻名。 - Ruby的面向对象特性允许程序员定义类和对象,以及它们之间的交互。 - 文件操作是Ruby中的一个常见任务,例如,使用`File.open`方法打开文件进行读写操作。 - Ruby有一个内置的测试框架RSpec,用于编写和执行测试用例,以确保代码的正确性和可靠性。 2. 算法设计知识点: - 最小公倍数(LCM)问题可以通过计算两个数的最大公约数(GCD)来解决,因为LCM(a, b) = |a * b| / GCD(a, b),这里的“|a * b|”表示a和b的乘积的绝对值。 - 确定1到N范围内的所有整数的最小公倍数,可以通过迭代地计算当前最小公倍数与下一个整数的最小公倍数来实现。 - 欧拉问题通常要求算法具有高效的时间复杂度和空间复杂度,以处理更大的数值和更复杂的问题。 3. 源代码管理知识点: - 从文件名称列表可以看出,这是一个包含在Git版本控制下的项目。Git是一种流行的分布式版本控制系统,用于源代码管理。 - 在这种情况下,“master”通常指的是项目的主分支,是项目开发的主要工作流所在。 综上所述,本文件要求程序员使用Ruby语言实现一个算法,该算法能够找到一个最小的正整数,它能够被1到20的每个整数整除,同时涉及使用文件操作编写测试代码,并且需要对代码进行版本控制。这些都是程序员日常工作中可能遇到的技术任务,需要综合运用编程语言知识、算法原理和源代码管理技能。
recommend-type

电力电子技术:IT数据中心的能源革命者

# 摘要 本文深入探讨了电力电子技术在IT数据中心中的重要角色,阐述了其基础理论、关键参数以及在数据中心能源需求管理中的应用。文章详细分析了数据中心能耗的构成与评价指标,并讨论了电力供应架构及高效电力分配策略。通过介绍能量回收、模块化解决方案和能源存储技术,探讨了