semvec/pypi-packages huggingface dataset:
cut-video 0.0.10
Easily cut the video by moviepy
License: MIT
Keywords: python,moviepy,cut video

## 介绍
使用python来剪辑视频！

借助moviepy这个库

github repo: 

[https://github.com/chunleili/cut_video](https://github.com/chunleili/cut_video)

## 安装
你可以使用
```
pip install cut_video
```
来下载。（推荐，因为还会在你系统内安装同名的命令行工具）


或者直接clone这个repo

## 用法
在当前文件夹下

1. 你需要提供mp4视频: full.mp4

2. 你需要在to_erase.json中输入需要剪辑去掉的部分

例如
```json
[   ["0:22", "1:14"],
    ["1:25", "1:30"],
    ["2:13", "2:25"]
]
```

代表我想要去掉0:22-1:14, 1:25-1:30 和2:13-2:25 这三个时间片段, 保留剩下的。

结果在 final.mp4当中

假如你使用pip的方式安装，只需要运行
```
cut_video
```
即可

## 其他运行方式
你还可以运行python脚本的方式来运行

```
python cut_video.py
```

或者如果你安装了jupyter，也可以运行ipython脚本

```
cut_video.ipynb
```

## 视频教程

请见视频教程

https://www.bilibili.com/video/BV1xG4y137WJ/
pytropic 1.1.1
Train and predict string entropy based on character n-grams
License: MIT
Requires Python: >=3.10,<4.0

# Pytropic

[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/pytropic.svg)](https://badge.fury.io/py/pytropic) [![Python package](https://github.com/willf/pytropic/actions/workflows/test.yml/badge.svg)](https://github.com/willf/pytropic/actions/workflows/test.yml)

<img alt="An python with a lot of entropy" src="https://user-images.githubusercontent.com/37049/192400489-7a2fdc49-b29a-4299-a1c6-97c8b97b2eaf.png" width=150>

Train and predict string entropy based on character n-grams

## Features

- Train a model on a corpus of text
- multiple n-gram sizes
- Can name models

## Example

```python
>>> from pytropic import pytropic

>>> en = pytropic.Model(name='English 3-gram', size=3)
>>> fr = pytropic.Model(name='French 3-gram', size=3)

>>> with open('./corpora/bible-english.txt') as f:
        en.train(f)
>>> with open('./corpora/bible-french.txt') as f:
        fr.train(f)

>>> t = {'en': en, 'fr': fr}

>>> min(t, key=lambda x: t[x].entropy("this is a test"))
Out: 'en'

>>> min(t, key=lambda x: t[x].entropy("c'est un test"))
Out: 'fr'
```