Word 2007教程:调整图片大小与位置详解

需积分: 15 2 下载量 86 浏览量 更新于2024-07-10 收藏 12.57MB PPT 举报
本篇教程是关于Microsoft Word 2007的案例教学,主要聚焦于第4章关于调整图片的大小和位置的操作。在Word 2007中,图片处理是文档编辑的重要环节,它可以帮助用户创建更具专业水准的文档。章节开始介绍了Word 2007的新增功能,包括但不限于减少格式设置时间、快速应用预设样式、增强视觉表达、即时修改外观以及确保文档质量和隐私安全。 具体步骤4.6.7中,操作者首先需要选中需要调整的图片,然后通过单击鼠标右键并选择“大小”命令,进入调整选项。这允许用户精确控制图片的尺寸,无论是改变宽度、高度,还是保持纵横比的缩放。用户可以根据实际需求,是放大图片以突出显示,还是缩小以节省空间,或者调整其相对于文档的位置,比如左对齐、居中或者右对齐。 这个功能不仅适用于单个图片,也适用于批量处理,提高了工作效率。在协作环境中,Word 2007的审阅和批注功能使得轻松地收集和管理同事的反馈成为可能,例如快速比较文档版本、查找和处理隐藏元数据以及添加数字签名等,进一步保证了文档的安全性和一致性。 通过学习和实践这些技巧,用户能够更好地掌握Word 2007,使其成为高效、专业的文字处理工具。无论是个人写作还是团队协作,这个教程都能提供实用的指导,帮助提升文档的质量和呈现效果。

在下面这段代码的基础上进行修改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))),将IDF进行改进,其中自定义热度权重文件weight.txt中我想存入的是每一个文档的热度权重,改进的idf值就是总文档热度权重总和除以包含某词所在的文档的热度权重之和然后再取对数,请写出改进后的python代码

2023-06-07 上传