Как да анализирате текст
Miscellanea / / April 05, 2023
Ако сте научили няколко езика за компютърно програмиране, може би сте чували термина анализиране на текст. Това се използва за опростяване на сложните стойности на данните във файла. Статията ви помага да разберете как да анализирате текст с помощта на езика. В допълнение към това, ако сте се сблъсквали с грешка при синтактичния анализ на текст x, ще знаете как да коригирате грешката при синтактичния анализ в статията.
Съдържание
- Как да анализирате текст
- Какво представлява анализирането на текст?
- НЛП или обработка на естествен език
- Какво представлява анализирането на текст?
- Какви са причините за разбор на текст?
- Метод 1: Чрез клас DataFrame
- Метод 2: Чрез токенизиране на думи
- Метод 3: Чрез клас DocParser
- Метод 4: Чрез инструмента за анализ на текст
- Метод 5: Чрез TextFieldParser (Visual Basic)
- Професионален съвет: Как да анализирате текст чрез MS Excel
- Как да коригирате грешка при анализиране
Как да анализирате текст
В тази статия показахме пълно ръководство за анализиране на текст по различни начини и също така дадохме накратко въведение в анализа на текст.
Какво представлява анализирането на текст?
Преди да се задълбочите, за да научите концепциите за анализиране на текст с помощта на произволен код. Важно е да знаете за основите на езика и кодирането.
НЛП или обработка на естествен език
За анализиране на текст се използва обработка на естествен език или NLP, което е подполе на домейна на изкуствения интелект. Езикът Python, който е един от езиците, принадлежащи към категорията, се използва за анализиране на текст.
NLP кодовете позволяват на компютрите да разбират и обработват човешки езици, за да ги направят подходящи за различни приложения. За да се приложат ML или техники за машинно обучение към езика, неструктурираните текстови данни трябва да бъдат преобразувани в структурирани таблични данни. За завършване на дейността по анализиране езикът Python се използва за промяна на програмните кодове.
Какво представлява анализирането на текст?
Разборът на текст просто означава преобразуване на данните от един формат в друг формат. Форматът, в който е записан файлът, трябва да бъде анализиран или преобразуван във файл в различен формат, за да може потребителят да го използва в различни приложения.
- С други думи, процесът означава анализиране на низ или текст и преобразуване в логически компоненти чрез промяна на формата на файла.
- Някои правила на езика Python се използват за изпълнение на тази обща програмна задача. Докато се анализира текст, дадената поредица от текст се разбива на по-малки компоненти.
Какви са причините за разбор на текст?
Причините, поради които текстът трябва да бъде анализиран, са дадени в този раздел и това е предпоставка за знания, преди да знаете как да анализирате текст.
- Всички компютъризирани данни няма да бъдат в един и същ формат и може да се различават в зависимост от различните приложения.
- Форматите на данните варират за различните приложения и несъвместим код би довел до тази грешка.
- Няма индивидуална универсална компютърна програма за избор на данни от всички формати на данни.
Метод 1: Чрез клас DataFrame
Класът DataFrame на езика Python има всички необходими функции за анализиране на текст. Тази вградена библиотека съдържа необходимите кодове за анализиране на данни от произволен формат в друг формат.
Кратко представяне на клас DataFrame
DataFrame Class е богата на функции структура от данни, която се използва като инструмент за анализ на данни. Това е мощен инструмент за анализ на данни, който може да се използва за анализ на данни с минимални усилия.
- Кодът се чете в pandas DataFrame за извършване на анализа на езика Python.
- Класът идва с многобройни пакети, предоставени от pandas, които се използват от анализатори на данни на Python.
- Характеристиката на този клас е абстракция, код, в който вътрешната функционалност на функцията е скрита от потребителите, на библиотеката NumPy. Библиотеката NumPy е библиотека на Python, която обхваща командите и функциите за работа с масиви.
- Класът DataFrame може да се използва за изобразяване на двуизмерен масив с множество индекси на редове и колони. Тези индекси помагат при съхраняването на многоизмерни данни и следователно се наричат MultiIndex. Те трябва да бъдат променени, за да се знае как да се коригира грешката при анализ.
Пандите на езика Python помагат при извършването на операции в стил SQL или бази данни с най-голямо съвършенство, за да се избегне грешка при анализ на текст x. Той също така съдържа някои IO инструменти, които помагат при анализирането на файлове от CSV, MS Excel, JSON, HDF5 и други формати на данни.
Прочетете също:Коригиране на грешка, възникнала при опит за прокси заявка
Процес на анализиране на текст с помощта на клас DataFrame
За да знаете как да анализирате текст, можете да използвате стандартния процес, като използвате класа DataFrame, даден в този раздел.
- Дешифрирайте формата на данните на входните данни.
- Решете изходните данни на данните като CSV или Стойност, разделена със запетая.
- Напишете върху кода примитивен тип данни като list или dict.
Забележка: Писането на код върху празен DataFrame може да бъде досадно и сложно. Пандите позволяват създаването на данни в класа DataFrame от тези типове данни. Следователно данните в примитивния тип данни могат лесно да бъдат анализирани до необходимия формат на данните.
- Анализирайте данните с помощта на инструмента за анализ на данни, pandas DataFrame, и отпечатайте резултата.
Вариант I: Стандартен формат
Стандартният метод за форматиране на всеки файл с определен формат на данни като CSV е обяснен тук.
- Запазете файла със стойностите на данните локално на вашия компютър. Например, можете да дадете име на файла data.txt.
- Импортирайте файла в pandas с конкретно име и импортирайте данните в друга променлива. Например пандите на езика са внесени в името пд в дадения код.
- Импортирането трябва да има пълен код с подробности за името на входния файл, функцията и формата на входния файл.
Забележка: Тук променливата с име рез се използва за извършване на Прочети функция на данните във файла data.txt с помощта на пандите, внесени в пд. Форматът на данните на въведения текст е посочен в CSV формат.
- Извикайте посочения тип файл и анализирайте анализирания текст върху отпечатания резултат. Например командата рез след изпълнението на командния ред ще помогне при отпечатването на анализирания текст.
Примерен код за процеса, описан по-горе, е даден по-долу и ще ви помогне да разберете как да анализирате текст.
импортиране на панди като pdres = pd.read_csv('data.txt')рез
В този случай, ако въведете стойностите на данните във файла data.txt като [1,2,3], то ще бъде анализирано и показано като 1 2 3.
Вариант II: Стрингов метод
Ако текстът, даден на кода, съдържа само низове или буквени знаци, специалните знаци в низа, като запетаи, интервал и т.н., могат да се използват за разделяне и анализ на текста. Процесът е подобен на обичайните вътрешни операции с низове. За да намерите как да поправите грешка при анализиране, трябва да следвате процеса на анализиране на текста с помощта на тази опция, обяснен по-долу.
- Данните се извличат от низа и се отбелязват всички специални знаци, които разделят текста.
Например в кода, даден по-долу, специалните символи в низа моят_низ, които са, ',' и ':“ са идентифицирани. Този процес трябва да се извършва внимателно, за да се избегне грешка при разбор на текст x.
- Текстът в низа се разделя индивидуално въз основа на стойностите и позицията на специалните знаци.
Например, низът се разделя на стойности на текстови данни въз основа на специалните символи, идентифицирани с помощта на командата split.
- Стойностите на данните на низа се отпечатват самостоятелно като анализиран текст. Ето, печат изразът се използва за отпечатване на стойността на анализираните данни на текста.
Примерният код за процеса, описан по-горе, е даден по-долу.
my_string = ‘Имена: техника, компютър’sfinal = [name.strip() за име в my_string.split(':')[1].split(',')]print(“Имена: {}”.format (sfinal))
В този случай резултатът от анализирания низ ще се покаже, както е показано по-долу.
Имена: [„Техника“, „компютър“]
За да получите по-голяма яснота и да знаете как да анализирате текст, докато използвате текста на низа, a за се използва цикъл и кодът се модифицира, както следва.
my_string = ‘Имена: техника, компютър’s1 = my_string.split(':')s2 = s1[1]s3 = s2.split(‘,’)s4 = [name.strip() за име в s3]за idx, елемент в enumerate([s1, s2, s3, s4]):print(“Стъпка {}: {}”.format (idx, елемент))
Резултатът от анализирания текст за всяка от тези стъпки се показва, както е дадено по-долу. Можете да забележите, че в стъпка 0 низът е разделен въз основа на специалния знак : и стойностите на текстовите данни се разделят въз основа на знака в следващите стъпки.
Стъпка 0: [„Имена“, „Техника, компютър“]Стъпка 1: Техника, компютърСтъпка 2: [„Техника“, „компютър“]Стъпка 3: [„Техника“, „компютър“]
Вариант III: Разбор на сложен файл
В повечето случаи файловите данни, които трябва да бъдат анализирани, съдържат различни типове данни и стойности на данни. В този случай може да е трудно да анализирате файла чрез методите, обяснени по-рано.
Характеристиките на анализирането на сложните данни във файла са да накарат стойностите на данните да се показват в табличен формат.
- Заглавието или метаданните на стойностите се отпечатват в горната част на файла,
- Променливите и полетата се отпечатват в изхода в таблична форма и
- Стойностите на данните образуват съставен ключ.
Преди да се задълбочите в изучаването на това как да анализирате текст в този метод, е необходимо да научите няколко основни концепции. Анализът на стойностите на данните се извършва въз основа на регулярни изрази или Regex.
Модели на регулярни изрази
За да знаете как да поправите грешка при анализиране, трябва да се уверите, че моделите на регулярни изрази в изразите са правилни. Кодът за анализиране на стойностите на данните на низовете ще включва често срещаните модели на Regex, изброени по-долу в този раздел.
- '\д': съответства на десетичната цифра в низа,
- '\с': съвпада със знака за интервал,
- ‘\w’: съответства на буквено-цифровия знак,
- ‘+’ или ‘*’: извършва алчно съпоставяне чрез съпоставяне на един или повече символи в низовете,
- „a-z“: съответства на групите с малки букви в стойностите на текстовите данни,
- „А-Я“ или „a-z“: съответства на групите с главни и малки букви на низа и
- ‘0-9’: съвпада с числените стойности.
Регулярни изрази
Модулите за регулярен израз са основна част от пакета pandas в езика Python и грешен re може да доведе до грешка при анализ на текст x. Това е малък език, вграден в Python за намиране на низовия модел в израза. Регулярните изрази или Regex са низове със специален синтаксис. Тя позволява на потребителя да съпоставя шаблони в други низове въз основа на стойностите в низовете.
Regex се създава въз основа на типа данни и изискването на израза в низа, като напр Низ = (.*)\n. Регулярният израз се използва преди шаблона във всеки израз. Символите, използвани в регулярните изрази, са изброени по-долу и ще ви помогнат да знаете как да анализирате текст.
- .: за извличане на произволен знак от данните,
- *: използвайте нула или повече данни от предишния израз,
- (.*): за групиране на част от регулярния израз в скобите,
- \н: Създайте символ за нов ред в края на реда в кода,
- \д: създайте кратка интегрална стойност в диапазона от 0 до 9,
- +: използвайте една или повече данни от предишния израз и
- |: създаване на логическо твърдение; използвани за или изрази.
RegexObjects
RegexObject е върната стойност за функцията за компилиране и се използва за връщане на MatchObject, ако изразът съвпада със стойността на съвпадение.
1. MatchObject
Тъй като булевата стойност на MatchObject винаги е True, можете да използвате an ако израз за идентифициране на положителните съвпадения в обекта. В случай на използване на ако оператор, групата, посочена от индекса, се използва за намиране на съвпадението на обекта в израза.
- група() връща една или повече подгрупи от съвпадение,
- група (0) връща целия мач,
- група (1) връща първата подгрупа в скоби и
- Докато говорим за множество групи, трябва да използваме специфично за Python разширение. Това разширение се използва за указване на името на групата, в която трябва да се намери съвпадението. Конкретното разширение е предоставено в групата в скоби. Например изразът, (?P
регулярен израз1) ще се отнася до конкретната група с името група1 и проверете за съвпадение в регулярния израз, регулярен израз1. За да научите как да коригирате грешка при анализиране, трябва да проверите дали групата е насочена правилно.
2. Методи на MatchObject
Докато намирате как да анализирате текст, е важно да знаете, че MatchObject има два основни метода, както са изброени по-долу. Ако MatchObject бъде намерен в указания израз, той ще върне своя екземпляр, в противен случай ще върне None.
- The съвпадение (низ) се използва за намиране на съвпаденията на низа в началото на регулярния израз и
- The търсене (низ) се използва за сканиране през низа, за да се намери местоположението за съвпадение в регулярния израз.
Функции с регулярен израз
Функциите Regex са кодови редове, които се използват за изпълнение на определена функция, както е посочено от потребителя от набора от получени стойности на данни.
Забележка: За да се напишат функциите, необработените низове се използват за регулярните изрази, за да се избегне грешка при анализ на текст x. Това става чрез добавяне на долен индекс r преди всеки модел в израза.
Общите функции, използвани в изразите, са обяснени по-долу.
1. re.findall()
Тази функция връща всички модели в низа, ако бъде намерено съвпадение, и връща празен списък, ако не бъде намерено съвпадение. Например функцията, низ = re.findall(‘[aeiou]’, regex_filename) се използва за намиране на гласната в името на файла.
2. re.split()
Тази функция се използва за разделяне на низа в случай на съвпадение с указан символ, като например интервал. В случай че не бъде намерено съвпадение, той връща празен низ.
3. re.sub()
Функцията замества съответстващия текст със съдържанието на дадената заместваща променлива. Противно на други функции, ако не бъде намерен модел, се връща оригиналният низ.
4. re.search()
Една от основните функции, които помагат да научите как да анализирате текст, е функцията за търсене. Помага при търсене на модела в низа и връщане на съвпадащия обект. Ако търсенето не успее да идентифицира съвпадението, не се връща стойност.
5. re.compile (модел)
Тази функция се използва за компилиране на модели на регулярен израз в RegexObject, който беше обсъден по-рано.
Други изисквания
Изброените изисквания са допълнителна функция, използвана от напреднали програмисти при анализ на данни.
- За да визуализирате регулярния израз, regexper се използва и
- За да тествате регулярния израз, регулярен израз101 се използва.
Прочетете също:Как да инсталирате NumPy на Windows 10
Процес на анализиране на текст
Методът за анализиране на текста в тази сложна опция е описан по-долу.
- Най-важната стъпка е да разберете входния формат, като прочетете съдържанието на файла. Например, на с отворен и Прочети() функции се използват за отваряне и четене на съдържанието на файла с име проба. The проба има съдържанието на файла file.txt; за да научите как да коригирате грешка при анализиране, файлът трябва да бъде прочетен напълно.
- Съдържанието на файла се отпечатва, за да се анализират данните ръчно, за да се открият метаданните на стойностите. Ето, печат () функция се използва за отпечатване на съдържанието на проба файл.
- Необходимите пакети данни за анализиране на текста се импортират в кода и се дава име на класа за по-нататъшно кодиране. Ето, регулярни изрази и панди се внасят.
- Регулярните изрази, необходими за кода, са дефинирани във файла чрез включване на модела на регулярен израз и функцията на регулярен израз. Това позволява на текстовия обект или корпус да вземе кода за анализ на данни.
- За да знаете как да анализирате текст, можете да се обърнете към примерния код, даден тук. The компилирам () се използва за компилиране на низ от групата име на низ1 на файла име на файл. Функцията за проверка за съвпадения в регулярния израз се използва от командата ief_parse_line (ред),
- Анализаторът на редове за кода е написан с помощта на def_parse_file (път към файла), в която дефинираната функция проверява за всички съвпадения на регулярен израз в посочената функция. Ето, регулярният израз Търсене() метод търси ключа rx във файла име на файл и връща ключа и съвпадението на първия съответстващ регулярен израз. Всеки проблем със стъпката може да доведе до грешка в анализа на текст x.
- Следващата стъпка е да напишете File Parser, като използвате функцията file parser, която е def_parse_file (път към файла). Създава се празен списък за събиране на данните от кода, като данни = [], съвпадението се проверява на всеки ред от съвпадение = _parse_line (ред)и данните за точната стойност се връщат въз основа на типа данни.
- За да извлечете числото и стойността за таблицата, командата line.strip().split(‘,’) се използва. The ред{} командата се използва за създаване на речник с реда от данни. The data.append (ред) командата се използва за разбиране на данните и анализирането им в табличен формат.
Командата данни = pd. DataFrame (данни) се използва за създаване на pandas DataFrame от стойностите на dict. Като алтернатива можете да използвате следните команди за съответната цел, както е посочено по-долу.
- data.set_index(['низ', 'цяло число'], inplace=True) за да зададете индекса на таблицата.
- данни = data.groupby (ниво=data.index.names).first() за консолидиране и премахване на нанс.
- data = data.apply (pd.to_numeric, errors='ignore') за надграждане на резултата от float до цяло число.
Последната стъпка, за да знаете как да анализирате текст, е да тествате анализатора с помощта на оператор if чрез присвояване на стойностите на променлива данни и го отпечатате с помощта на печат (данни) команда.
Примерният код за обяснението по-горе е даден тук.
с open('file.txt') като пример:sample_contents = sample.read()печат (sample_contents)внос повторноимпортиране на панди като pdrx_filename = {‘низ1’: re.compile (r ‘низ = (?,*)\н'),
}ief_parse_line (ред):за ключ, rx в rx_filename.items():съвпадение = rx.search (ред)ако съвпада:ключ за връщане, съвпадениевръщане None, Nonedef parse_file (път към файла):данни = []с отворен (път към файла, 'r') като file_object:линия = file_object.readline()докато ред:ключ, съвпадение = _parse_line (ред)if key == ‘string1’:низ = match.group(‘низ1’)цяло число = int (низ1)value_type = match.group('string1')линия = file_object.readline()докато line.strip():число, стойност = line.strip().split(‘,’)стойност = value.strip()ред = {„Данни1“: низ1,„Данни2“: номер,value_type: стойност}data.append (ред)линия = file_object.readline()линия = file_object.readline()данни = pd. DataFrame (данни)върнати данниif _ _name_ _ = = ‘_ _main_ _’:filepath = 'sample.txt'данни = анализ (път към файл)печат (данни)
Метод 2: Чрез токенизиране на думи
Процесът на преобразуване на текст или корпус в токени или по-малки части въз основа на определени правила се нарича токенизация. За да научите как да коригирате грешка при анализиране, е важно да анализирате командите за токенизиране на думи в кода. Подобно на регулярния израз, в този метод могат да се създават собствени правила и той помага при задачи за предварителна обработка на текст, като картографиране на части от речта. Освен това в този метод се извършват дейности като намиране и съпоставяне на общи думи, почистване на текст и подготовка на данните за усъвършенствани техники за анализ на текст като анализ на настроението. Ако токенизацията е неправилна, може да възникне грешка в текста за анализ x.
NLTK библиотека
Процесът използва помощта на популярната библиотека с езикови инструменти, наречена NLTK, която има богат набор от функции за изпълнение на много NLP задачи. Те могат да бъдат изтеглени чрез пакетите Pip или Pip Installs. За да знаете как да анализирате текст, можете да използвате основния пакет на дистрибуцията на Anaconda, който включва библиотеката по подразбиране.
Форми на токенизация
Често срещаните форми на този метод са токенизиране на думи и токенизиране на изречения. Благодарение на токена на ниво дума, първият отпечатва една дума само веднъж, докато вторият отпечатва думата на ниво изречение.
Процес на анализиране на текст
- Библиотеката с инструменти NLTK се импортира и формулярите за токенизиране се импортират от библиотеката.
- Даден е низ и са дадени командите за извършване на токенизацията.
- Докато низът е отпечатан, изходът ще бъде компютър е думата.
- В случай на токенизиране на думи или word_tokenize(), всяка дума в изречението се отпечатва отделно в рамките на ‘’ и е разделена с a запетая. Резултатът за командата ще бъде „компютър“, „е“, „това“, „дума“, „.“
- В случай на токенизация на изречението или sent_tokenize(), отделните изречения са поставени в рамките на ‘’ и е позволено повторение на думата. Резултатът за командата ще бъде „компютър е думата“.
Кодът, обясняващ стъпките за токенизиране по-горе, е даден тук.
импортиране на nltkот nltk.tokenize импортиране sent_tokenize, word_tokenizestring = „компютърът е думата.“печат (низ)печат (word_tokenize (низ))печат (sent_tokenize (низ))
Прочетете също:Как да коригирате javascript: void (0) грешка
Метод 3: Чрез клас DocParser
Подобно на класа DataFrame, класът DocParser може да се използва за анализиране на текста в кода. Класът ви позволява да извикате функцията за разбор с пътя на файла.
Процес на анализиране на текст
За да знаете как да анализирате текст с помощта на класа DocParser, следвайте инструкциите, дадени по-долу.
- The get_format (име на файл) се използва за извличане на файловото разширение, връщането му към зададена променлива за функцията и предаването му на следващата функция. Например, p1 = get_format (име на файл) ще извлече файловото разширение на име на файл, задайте го на променливата p1и го предайте на следващата функция.
- Логическа структура с други функции се изгражда с помощта на ако-елиф-друго изявления и функции.
- Ако файловото разширение е валидно и структурата е логична, get_parser функцията се използва за анализиране на данните в пътя на файла и връщане на низовия обект на потребителя.
Забележка: За да знаете как да поправите грешка при анализиране, тази функция трябва да бъде внедрена правилно.
- Анализът на стойностите на данните се извършва с файловото разширение на файла. Конкретната реализация на класа, които са parse_txt или parse_docx се използва за генериране на низови обекти от частите на дадения тип файл.
- Анализът може да се извърши за файлове с други четливи разширения, като напр parse_pdf, parse_html, и parse_pptx.
- Стойностите на данните и интерфейсът могат да бъдат импортирани в приложения с изрази за импортиране и създаване на обект на DocParser. Това може да стане чрез анализиране на файлове на езика Python, като напр parse_file.py. Тази операция трябва да се извърши внимателно, за да се избегне грешка при разбор на текст x.
Метод 4: Чрез инструмента за анализ на текст
Текстовият инструмент Parse се използва за извличане на конкретни данни от променливи и картографирането им към други променливи. Това е независимо от всички други инструменти, използвани в дадена задача, а инструментът BPA Platform се използва за консумиране и извеждане на променливи. Използвайте връзката, дадена тук, за достъп до Инструмент за разбор на текст онлайн и използвайте дадените по-рано отговори за това как да анализирате текст.
Метод 5: Чрез TextFieldParser (Visual Basic)
TextFieldParser използва обекти за анализиране и обработка на много големи файлове, които са структурирани и ограничени. Ширината и колоната с текст, като например регистрационни файлове или информация от наследена база данни, могат да се използват в този метод. Методът за анализиране е подобен на повторение на кода върху текстов файл и се използва главно за извличане на полета от текст, подобно на методите за манипулиране на низове. Това се прави, за да се токенизират разделени низове и полета с различни ширини, като се използва дефинираният разделител, като например запетая или табулация.
Функции за разбор на текст
Следните функции могат да се използват за анализиране на текста в този метод.
- За да определите разделител, SetDelimiters се използва. Например командата testReader. SetDelimiters (vbTab) се използва за настройка раздел интервал като разделител.
- За да зададете ширина на полето на положително цяло число към фиксирана ширина на полето на текстови файлове, можете да използвате testReader. SetFieldWidths (цяло число) команда.
- За да тествате типа поле на текста, можете да използвате следната команда testReader. TextFieldType = Microsoft. VisualBasic. FileIO.FieldType. FixedWidth.
Методи за намиране на MatchObject
Има два основни метода за намиране на MatchObject в кода или анализирания текст.
- Първият метод е да дефинирате формата и да преминете през файла с помощта на ReadFields метод. Този метод ще помогне при обработката на всеки ред от кода.
- The PeekChars методът се използва за проверка на всяко поле поотделно, преди да го прочете, да дефинира множество формати и да реагира.
И в двата случая, ако дадено поле не съвпада с указания формат, докато извършвате синтактичния анализ или намирате как да анализирате текст, MalformedLineException връща се изключение.
Професионален съвет: Как да анализирате текст чрез MS Excel
Като последен и прост метод за анализ на текста можете да използвате MS Excel приложение като анализатор за създаване на файлове, разделени с разделители и запетая. Това би помогнало при кръстосаната проверка с вашия анализиран резултат и би помогнало да намерите как да поправите грешката при анализа.
1. Изберете стойностите на данните в изходния файл и натиснете Клавиши Ctrl + C заедно, за да копирате файла.
2. Отвори Excel приложение с помощта на лентата за търсене на Windows.
3. Кликнете върху A1 клетка и натиснете Клавиши Ctrl + V едновременно, за да поставите копирания текст.
4. Изберете A1 клетка, навигирайте до Данни и щракнете върху Текст в колони опция в Инструменти за данни раздел.
5А. Изберете Разграничени опция ако a запетая или раздел интервалът се използва като разделител и щракнете върху Следващия и завършек бутони.
5B. Изберете Фиксирана ширина опция, задайте стойност за разделителя и щракнете върху Следващия и завършек бутони.
Прочетете също:Как да коригирате грешката при преместване на колона в Excel
Как да коригирате грешка при анализиране
Грешка при синтактичния анализ на текст x може да възникне на устройства с Android като Грешка при синтактичния анализ: Възникна проблем при синтактичния анализ на пакета. Това обикновено се случва, когато приложението не успее да се инсталира от Google Play Store или докато работи с приложение на трета страна.
Текстът за грешка x може да възникне, ако списъкът със символни вектори е цикличен и други функции формират линеен модел за изчисляване на стойностите на данните. Съобщението за грешка е Грешка при анализ (текст = x, keep.source = FALSE):
Можете да прочетете статията на как да поправите грешка при анализ на Android за да научите причините и методите за отстраняване на грешката.
Освен решенията в ръководството, можете да опитате следните корекции.
- Повторно изтегляне на .apk файл или възстановяване на името на файла.
- Възстановяване на промените в Androidmanifest.xml файл, ако имате умения по програмиране на експертно ниво.
Препоръчва се:
- Как да изтриете акаунта на някой друг във Facebook
- Топ 10 умения, необходими, за да станете етичен хакер
- 21 най-добри алтернативи на Pastebin за споделяне на код и текст
- Неуспешна команда за коригиране с код на грешка 1 Информация за Python Egg
Статията помага в преподаването как да анализирам текст и да научите как да коригирате грешка при анализ. Уведомете ни кой метод е помогнал за коригирането на грешката в синтаксиса на текст x и кой метод на анализ е предпочитан. Моля, споделете вашите предложения и запитвания в секцията за коментари по-долу.