text_boxes = doc.inline_shapes 解释

时间: 2023-06-16 22:07:36 浏览: 243
H5

mask_rcnn_shapes_0060.h5

`text_boxes = doc.inline_shapes`是一行Python代码，它的作用是从一个Word文档中获取所有内联形状（inline shapes）并将它们赋值给`text_boxes`变量。 在Word文档中，内联形状是指与文本内容相连并跟随文本一起移动的形状，例如图片、图表、文本框等。`inline_shapes`属性是一个Word文档对象（`doc`）的属性，它包含了文档中所有内联形状的集合。通过将`doc.inline_shapes`赋值给`text_boxes`变量，我们可以方便地对文档中的所有内联形状进行操作，例如复制、删除、调整大小等。
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public void DrawShapes(IShape[] shapes) { foreach (var shape in shapes) { shape.Draw(); } } } 在这个例子中，Circle和Rectangle类都实现了IShape接口，因此可以存储在一个IShape数组中。...

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)

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)。...

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...

for i, image in enumerate(doc.inline_shapes): image_data = image.image_data是什么意思

其中，doc 是一个 Word 文档对象，inline_shapes 是一个包含所有内联形状（包括图片）的集合。enumerate 函数用来遍历这个集合中的所有元素，并且同时获取元素的索引 i 和元素本身 image。然后，image_...

shapes = doc.inline_shapes

这行代码是用来获取文档中所有的内联形状对象（inline shape object）。内联形状对象是指文本中嵌入的图像、图表、公式等对象，它们与文本内容混排在一起。获取到这些内联形状对象之后，可以对它们进行一些操作，...

for group_shape in group_shapes: for shape in group_shape.shapes: if shape.has_text_frame: if(shape.text.find(search_str))!=-1: text_frame = shape.text_frame # cur_texts = text_frame.paragraphs[0].runs for index in range(len(text_frame.paragraphs)): cur_text = text_frame.paragraphs[index].text #print(cur_texts[index].text.encode('utf-8').strip().decode()) if(cur_text.find(search_str))!=-1: print(7788) #print(cur_texts[index].text) new_text = cur_text.replace(str(search_str), str(repl_str)) text_frame.paragraphs[index].text = new_text #print(cur_text)

这段代码看起来是在遍历PPT中的组合形状（group_shapes）以查找并替换文本。 在给定的代码中，它首先遍历每个组合形状（group_shape），然后在组合形状中的每个形状（shape）上进行检查。如果形状有文本框（has_...

shapes = doc.inline_shapes for shape in shapes: if shape.type == 3: # 查找文本框的文本 for paragraph in shape.text_frame.paragraphs: if tag5 in paragraph: #将文本框里的内容替换为filenumber shape.text_frame.paragraphs[0].text = text.replace(tag5, filenumber_name)

具体来说，代码首先获取文档中的所有内联形状（inline shapes），然后遍历每个形状。如果形状的类型是文本框（type == 3），则查找文本框中的每个段落（paragraph），并检查段落中是否包含指定的关键字（tag5）。...

运行“pictures = doc.inline_shapes ---> 12 first_picture = pictures[0].image”时报错“InlineShape' object has no attribute 'image'”

pictures = doc.inline_shapes first_picture = pictures[0].picture_format 这样的话，first_picture 就是第一张图片的格式对象了。你可以通过 first_picture 对象的其他属性，比如 width 和 height ...

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()))

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...

#如何利用python-docx-0.8.11 把插入到Word文档中的JPG，PNG图片设置图形样式，例如棱台形椭圆，柔化边缘矩形等 from docx import Document from docx.shared import Inches from docx.enum.dml import MSO_SHAPE, MSO_SHAPE_TYPE document = Document() # 添加一个图片 picture = document.add_picture('picture.png', width=Inches(2), height=Inches(2)) # 获取图片的形状对象 shape = picture.inline_shapes[0] # 将形状设置为椭圆 shape_type = MSO_SHAPE.OVAL shape_type_id = MSO_SHAPE_TYPE(shape_type) shape._element.get_or_add_nvSpPr().get_or_add_cNvPr().set('descr', shape_type) sp = shape._element.get_or_add_spPr() sp.get_or_add_prstGeom().set('prst', shape_type_id) document.save('document.docx')

shape = picture.inline_shapes[0] # 将形状设置为椭圆 shape_type = MSO_SHAPE.OVAL shape_type_id = MSO_SHAPE_TYPE(shape_type) shape._element.get_or_add_nvSpPr().get_or_add_cNvPr().set('descr', shape_...

def affine_forward(x, w, b): out = None N = x.shape[0] x_row = x.reshape(N, -1) out = np.dot(x_row, w) + b.reshape(1, -1) cache = (x, w, b) return out, cache def affine_relu_forward(x, w, b): x = x.reshape(x.shape[0], -1) w = np.random.randn(784, 100) b = np.zeros((1, 100)) out, cache = layers.affine_forward(x, w, b) a, fc_cache = layers.affine_forward(x, w, b) out, relu_cache = layers.relu_forward(a) cache = (fc_cache, relu_cache) return out, cacheValueError: shapes (40,6272) and (784,100) not aligned: 6272 (dim 1) != 784 (dim 0)

这段代码中出现了一个错误，错误信息为"ValueError: shapes (40,6272) and (784,100) not aligned: 6272 (dim 1) != 784 (dim 0)"，意思是两个矩阵的维度不匹配，无法进行矩阵乘法运算。具体来说，第一个矩阵的第二...

请问是如下修改吗 ： data1 = Data_1H(data,config.Hx) trainX1,trainX2,_ = data1._slice_multi() data2 = Data_1H(data_y,config.Hx) _ , _, trainY = data2._slice_multi() trainY = np.expand_dims(trainY, axis=-1) # Y 的形状就由(155,5)变成了 (155, 5, 1)，可以用于训练和预测模型 print("trainX Y shape is:",trainX1.shape,trainX2.shape,trainY.shape, "Hx=",config.Hx ) if len(trainY.shape) == 1: trainY = trainY.reshape(-1,1) train_data = [(trainX1[i], trainX2[i], trainY[i]) for i in range(trainX1.shape[0])] batch_size = 32 dataset = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: iter(train_data), output_types=(tf.float32, tf.float32, tf.float32), output_shapes=((None, trainX1.shape[1]), (None, trainX2.shape[1]), (None, 1))) dataset = dataset.batch(batch_size) # 进行训练 #model = trainModel(trainX1, trainX2 , trainY, config) model = LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config) model.summary() model.compile(optimizer=config.optimizer, loss=config.loss_metric) #model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss=config.loss_metric) model.fit([trainX1,trainX2], trainY, epochs=config.epochs, steps_per_epoch=len(train_data) ,batch_size=config.lstm_batch_size, verbose=config.verbose,validation_split=0.2, callbacks=[my_early_stopping]) #=====================================

这段代码主要是用于处理数据并训练模型的。首先对数据进行预处理，使用Data_1H类对数据进行处理，得到trainX1、trainX2和trainY。然后对trainY进行维度扩展，使其变为(155, 5, 1)的形状，方便后续训练和...

def affine_forward(x, w, b): out = None N = x.shape[0] x_row = x.reshape(N, -1) out = np.dot(x_row, w) + b.reshape(1, -1) cache = (x, w, b) return out, cacheshapes (40,6272) and (784,100) not aligned: 6272 (dim 1) != 784 (dim 0)报错，当修改为def affine_forward(x, w, b): out = None N = x.shape[0] x_row = x.reshape(N, -1) w_row = w.reshape(w.shape[0], -1).T out = np.dot(x_row, w_row) + b.reshape(1, -1) cache = (x, w, b) return out, cache时，shapes (40,6272) and (100,8192) not aligned: 6272 (dim 1) != 100 (dim 0)报错

这个错误发生在第4行的 np.dot(x_row, w_row) 上，因为x_row的第二个维度是6272，而w_row的第一个维度是100，两个维度不相等，无法进行矩阵乘法。根据错误提示，w的形状是(100,8192)，应该将x的第二个维度重新设置为...

filepath = "model.h5" checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_top_3_accuracy', verbose=1, save_best_only=True, mode='max') reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_top_3_accuracy', factor=0.5, patience=2, verbose=1, mode='max', min_lr=0.00001) callbacks_list = [checkpoint, reduce_lr] history = model.fit_generator(datagen.flow(x_train,y_train, batch_size=batch_size), class_weight=class_weights, validation_data=(x_validate,y_validate),steps_per_epoch=x_train.shape[0] // batch_size, epochs=10, verbose=1, callbacks=callbacks_list)这一段代码报错ValueError: Shapes (None, None) and (None, 100, 125, 7) are incompatible

这个错误可能是由于模型的输入输出形状不匹配引起的。在输入数据的生成器datagen.flow中，可能需要指定输入数据的形状。你可以尝试将其更改为： datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=batch_size, target...

filepath = "model.h5" checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_top_3_accuracy', verbose=1, save_best_only=True, mode='max') reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_top_3_accuracy', factor=0.5, patience=2, verbose=1, mode='max', min_lr=0.00001) callbacks_list = [checkpoint, reduce_lr] history = model.fit_generator(datagen.flow(x_train,y_train, batch_size=batch_size), class_weight=class_weights, validation_data=(x_validate,y_validate),steps_per_epoch=x_train.shape[0] // batch_size, epochs=10, verbose=1, callbacks=callbacks_list)这一段代码为何会报错ValueError: Shapes (None, None) and (None, 100, 125, 7) are incompatible

根据错误提示，该代码段中存在输入数据的维度不匹配问题。具体来说，模型在某个层中期望得到的输入张量的形状为 (None, None)，但实际得到的输入张量的形状为 (None, 100, 125, 7)，因此两者不兼容。...

plot_model(model, to_file='./model_classifier.png', show_shapes=True)及黑色

参数 model 是要绘制结构图的模型对象，参数 to_file 是保存图片的文件路径，参数 show_shapes 是一个布尔值，用于指定是否在图中显示层的形状信息。 至于黑色的问题，plot_model 生成的结构图默认使用黑色...
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