一、python办公自动化书籍
推荐一本《快学Python：自动化办公轻松实战》
，作者是朱鹏伟、黄伟。
书中有Excel/Word/PPT/PDF处理、数据分析、图片处理、文件处理、即时通信……等内容。
作者集多年运营公众号的心得，通过与大量读者的实际互动，了解他们的真实需求，针对大家在学习和工作中经常遇到的问题，于本书中浓缩了Python的最常用知识点，以及30多个Python自动化办公案例、10多个经典办公项目实战。这些内容涉及行政、营销、法务、财务、运营、教师等岗位，相信每位读者都能在本书中找到与自身需求相对应的案例。
无论你是学生还是职场人士，无论你是零基础的编程小白还是有一定编程基础的程序员，都可以通过本书入门Python编程和自动化办公。
二、怎么在python里统计pdf相关词频
要在Python中统计PDF中的相关词频，你需要首先提取PDF中的文本，然后使用文本分析工具来统计词频。以下是一个简单的步骤指南：
1.安装所需的库：
```python
pipinstallpdfplumberpandasscikit-learn
```
pdfplumber`用于读取PDF文件中的文本，`pandas`用于数据操作和分析，`scikit-learn`用于文本处理和特征提取。
2.导入所需的库：
```python
importpdfplumber
importpandasaspd
fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer
```
3.读取PDF文件：
```python
#使用pdfplumber打开PDF文件
withpdfplumber.open("your_pdf_file.pdf")aspdf:
pages=pdf.pages
#选择你要分析的页面，这里以第一页为例
page=pages[0]
#提取页面中的文本
text=page.extract_text()
```
4.将文本转换为词频矩阵：
```python
#使用CountVectorizer将文本转换为词频矩阵
vectorizer=CountVectorizer()
X=vectorizer.fit_transform([text])
```
5.统计词频：
```python
#获取词频矩阵中的词频数据
word_counts=pd.DataFrame(X.toarray(),columns=vectorizer.get_feature_names())
#显示词频数据
print(word_counts.sort_values(by="count",ascending=False))
```
这样，你就可以在Python中统计PDF中的相关词频了。请注意，这个示例仅针对单个页面进行分析。如果你需要分析整个PDF文件，你需要遍历所有页面并提取它们的文本，然后合并进行分析。
三、python
Python解释器易于扩展，可以使用C语言或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。
Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。
四、python如何创建pdf2word库
要创建一个Python的pdf2word库，需要使用第三方库来实现PDF和Word文档之间的转换。
可以使用PyPDF2库来读取和解析PDF文件，将其转换为文本，然后使用python-docx库来创建新的Word文档并将文本添加到新的文档中。还可以使用pdfminer库来提取PDF文件中的文本和图像。需要注意的是，PDF和Word文档之间的转换可能会导致格式和布局的变化，因此需要使用一些额外的工具进行调整和编辑。
文章到此结束，希望我们对于python书籍电子版的问题能够给您带来一些启发和解决方案。如果您需要更多信息或者有其他问题，请随时联系我们。
