Word高效编辑技巧:十二招轻松提升办公效率

5星 · 超过95%的资源 需积分: 3 3 下载量 44 浏览量 更新于2024-09-17 收藏 39KB DOC 举报
"word十二招" 在Word操作中,掌握一些高效的小技巧能够极大地提升工作效率,以下就是关于"word十二招"的详细解析: 1. **运用"编辑--选择性粘贴"功能** 当从其他应用程序(如Excel或网页)复制内容到Word时,往往连同格式一起复制过来,这可能并不符合我们的需求。通过"编辑"菜单选择"选择性粘贴",然后选择"无格式文本",可以确保只粘贴纯文本,不带任何源格式,便于后续的文字编辑。 2. **不切换输入方式,快速输入数字中的小数点** 在输入审计报告等包含大量数字的文档时,频繁在中文和英文输入法之间切换来输入小数点会降低效率。利用Word的"自动更正"功能,可以设置在输入两个句号后自动替换为一个小数点。具体操作是在"工具"菜单中选择"自动更正",在"替换"项填入"..",在"替换为"项填入".",这样在输入数字后只需连续输入两个句号,Word会自动将其转换为小数点。此方法同样适用于Excel和其他需要快速输入小数点的情况。 3. **巧用版本信息,保存所有修改记录** 在多人协作编辑文档,尤其是审计报告这类需要反复修改的文件时,保存每个修改版本的完整记录是非常重要的。Word的"版本"功能可以解决这个问题。在开始编写文档时,先通过"文件"菜单选择"版本",然后点击"现在保存",输入作者信息。每次修改后再次保存版本,可以记录下修改时间及作者,便于追踪文档的修改历史,保持所有版本的真实性。 除此之外,还有更多实用的Word技巧可以提升办公效率: 4. **利用"查找与替换"功能进行批量修改** 在审计报告中,可能会需要统一修改某些格式或内容,如将所有"1、"替换为"⒈",或者更改年份中的"零"。使用"查找与替换"功能,可以快速实现这些批量修改。 5. **利用"修订"和"批注"功能协同编辑** 对于多人合作的文档,"修订"功能可以显示每个编辑者的所有改动,而"批注"则可以用来解释和讨论这些改动,这样所有参与者都能清楚地看到文档的变化。 6. **使用"样式"和"模板"规范化文档格式** 创建并应用预设的"样式",可以保证审计报告的格式一致性。同时,利用"模板"可以快速生成符合标准格式的新文档,提高工作效率。 7. **运用"宏"自动化复杂操作** 如果有重复性的复杂操作,可以录制并运行"宏",将一系列步骤自动化,减少手动操作的时间。 8. **利用"邮件合并"批量生成个性化文档** 在发送审计报告或其他文件给多个收件人时,"邮件合并"功能可以将个人化信息(如姓名、地址等)整合到每个文档中,实现批量定制。 9. **使用"目录"和"页眉/页脚"增强文档结构** 添加"目录"可以帮助读者快速定位信息,而"页眉/页脚"可以放置页码、章节标题等,使文档更具专业性。 10. **利用"大纲视图"规划文档结构** 在编写长篇报告时,"大纲视图"可以帮助组织和调整文档的大纲结构,让思路更加清晰。 11. **设置"自动保存"防止意外丢失** 为了避免因电脑故障或意外关闭导致的未保存工作丢失,可以在"选项"中设置"自动保存"间隔,定时保存文档。 12. **利用"拼写和语法检查"确保准确性** 在完成文档后,开启"拼写和语法检查"功能,可以发现并修正潜在的错误,提升文档质量。 熟练掌握这些Word技巧,不仅能提高审计人员的工作效率,也能让文档的呈现更加专业,有助于提升整个团队的工作效果。通过不断地实践和学习,你将能够在Word中游刃有余,轻松应对各种复杂的文档处理任务。

把这段代码import math from collections import defaultdict corpus =["二价 二价 二价 四价 预约", "四价 四价 四价 九价 预约", "九价 九价 九价 九价 预约"] words = [] for sentence in corpus: words.append(sentence.strip().split()) # 进行词频统计 def Counter(words): word_count = [] for sentence in words: word_dict = defaultdict(int) for word in sentence: word_dict[word] += 1 word_count.append(word_dict) return word_count word_count = Counter(words) # 计算TF(word代表被计算的单词,word_dict是被计算单词所在句子分词统计词频后的字典) def tf(word, word_dict): return word_dict[word] / sum(word_dict.values()) # 统计含有该单词的句子数 def count_sentence(word, word_count): return sum([1 for i in word_count if i.get(word)]) # i[word] >= 1 # 计算IDF def idf(word, word_count): return math.log((len(word_count) / (count_sentence(word, word_count) + 1)),10) # 计算TF-IDF def tfidf(word, word_dict, word_count): return tf(word, word_dict) * idf(word, word_count) p = 1 for word_dict in word_count: print("part:{}".format(p)) p += 1 for word, cnt in word_dict.items(): print("word: {} ---- TF-IDF:{}".format(word, tfidf(word, word_dict, word_count))) print("word: {} ---- TF:{}".format(word, tf(word, word_dict))) print("word: {} ---- IDF:{}".format(word, idf(word, word_count))) print("word: {} ---- count_sentence:{}".format(word, count_sentence(word, word_count)))中计算idf的def idf(word, word_count)部分改成自定义输入权重[1,2,3]得到最终的改进后的TF-IDF值,请帮我改进一下代码

2023-06-06 上传