how to upload only pdf file in asp.net c# : Search text in pdf using java SDK control project winforms web page windows UWP past3manual1-part442

11 
Welcome to the PAST! 
This program was originally designed as a follow-up to PALSTAT, a software package for 
paleontological data analysis written by P.D. Ryan, D.A.T. Harper and J.S. Whalley (Ryan et al. 1995). 
Through continuous development for more than 15 years, PAST has grown into a comprehensive 
statistics package used not only by paleontologists, but in many fields of life science, earth science, 
engineering and economics. 
Further explanations of many of the techniques implemented together with case histories are found 
in the book ͞Paleontological data analysis͟ ;Hammer & Harper 2005). 
If you have questions, bug reports, suggestions for improvements or other comments, we would be 
happy to hear from you. Contact us at ohammer@nhm.uio.no. For bug reports, remember to send us 
the data used, as saved from PAST, together with a complete description of the actions that lead to 
the problem. 
The latest version of Past, together with documentation and a link to the Past mailing list, are found 
at 
http://folk.uio.no/ohammer/past 
We are grateful if you cite PAST in scientific publications. The official reference is Hammer et al. 
(2001). 
References 
Hammer, Ø. & Harper, D.A.T. 2006. Paleontological Data Analysis. Blackwell. 
Hammer, Ø., Harper, D.A.T., and P. D. Ryan, 2001. PAST: Paleontological Statistics Software Package 
for Education and Data Analysis. Palaeontologia Electronica 4(1): 9pp. 
Harper, D.A.T. (ed.). 1999. Numerical Palaeobiology. John Wiley & Sons. 
Search text in pdf using java - search text inside PDF file in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn how to search text in PDF document and obtain text content and location information
how to make a pdf document text searchable; search text in pdf image
Search text in pdf using java - VB.NET PDF Text Search Library: search text inside PDF file in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn How to Search Text in PDF Document and Obtain Text Content and Location Information in VB.NET application
find text in pdf image; how to select text in pdf
12 
Installation 
Windows 
Just download the file 'Past3.exe' ;unzippedͿ or ͚Past3.zip͛ ;zippedͿ and put it anywhere on your 
harddisk. Double-clicking the file will start the program. Windows will consider this a breach of 
security, and will ask if you trust the software provider. If you want to use the program, you will have 
to answer yes. 
We suggest you make a folder called 'past' anywhere on your harddisk, and put all the files in this 
folder.  
The lack of ͞formal͟ Windows installation is intentional, and allows installation without administrator 
privileges. 
Mac 
For Mac, download the ͚dmg͛ package. You will probably have to allow the system to install apps 
other than from AppStore or Identified developers. 
Go to System Preferences 
Choose Security and Privacy 
Click the little padlock (lower left) and type your password 
Select Anywhere in the "Allow apps downloaded from" option 
Execute the Past.dmg (click on the file). 
Then, restore the security options to Mac App Store or Mac App or Identified developers. 
Generate and draw Code 39 for Java
Java executables are included in the search path. for Code 39 barcode image text in Java Code 39 barcode background color using Java barcode.setbackgroundColor
convert a scanned pdf to searchable text; pdf text select tool
Generate and draw PDF 417 for Java
make sure the Java executables are included in the search path type PDF417 barcode = new PDF417(); //Encode data for PDF 417 barcode image text in Java
search pdf files for text programmatically; how to make a pdf file text searchable
13 
Quick start 
Past is to some extent self-explanatory, but a couple of important functions are a bit difficult to find: 
How do I export graphics? 
For publication quality, save the graphic in the SVG vector 
format. Click the "Graph settings" button next to the graphic. In 
the graph preferences window, click the "Export picture" 
button (arrow on the right). You can open the SVG file in Adobe 
Illustrator, Corel Draw or the free program Inkscape. There you 
can edit the graphic and save in e.g. PDF format. SVG files are 
supported by most web browsers, and can be placed directly on 
a web page. 
You can also export the picture in bitmap formats (JPG, TIF 
etc.), but the quality is lower and you cannot easily edit the 
graphic. Or you can copy-paste the image as a bitmap by 
clicking the "Copy" button under the graphic. 
How do I organize data into groups? 
This requires a separate group column, with a group identifier for each row. In the example (1) there 
is a group column "Lithology", with two groups LS and MS. To specify that "Lithology" is a group 
column, first select the "Column attributes" box above the spreadsheet. This will show two extra 
rows at the top of the spreadsheet (2). Then click a few times on the "Type" cell of the group column, 
to bring up a menu where you select "Group" (3). Then click elsewhere to update, and you can 
deselect "Column attributes" if you wish. The group column should now be marked with a G (4). 
1)
2)  
3)
4)  
DocImage SDK for .NET: Document Imaging Features
of case-sensitive and whole-word-only search options. file Use annotation of embedded image, text or rubber 6 (OJPEG) encoding Image only PDF encoding support.
how to select text in pdf image; search pdf documents for text
14 
The spreadsheet and the Edit menu
PAST has a spreadsheet-like user interface. Data are entered as an array of cells, organized in rows 
(horizontally) and columns (vertically). 
Entering data  
To input data in a cell, click on the cell with the mouse and type in the data. The cells can also be 
navigated using the arrow keys. Any text can be entered in the cells, but most functions will expect 
numbers. Both comma (,) and decimal point (.) are accepted as decimal separators.  
Absence/presence data are coded as 0 or 1, respectively. Any other positive number will be 
interpreted as presence. Absence/presence-matrices can be shown with black squares for presences 
by ticking the 'Square mode' box above the array.  
Genetic sequence data are coded using C, A, G, T and U (lowercase also accepted).  
Missing data are coded with question marks ;͚?'Ϳ. Unless support for missing data is specifically 
stated in the documentation for a function, the function will not handle missing data correctly, so be 
careful.  
The convention in PAST is that items occupy rows, and variables columns. Three brachiopod 
individuals might therefore occupy rows 1, 2 and 3, with their lengths and widths in columns A and B. 
Cluster analysis will always cluster items, that is rows. For Q-mode analysis of associations, samples 
(sites) should therefore be entered in rows, while taxa (species) are in columns. For switching 
between Q-mode and R-mode, rows and columns can easily be interchanged using the Transpose 
operation.  
Selecting areas  
Most operations in PAST are only carried out on the area of the array which you have selected 
(marked). If you try to run a function which expects data, and no area has been selected, you will get 
an error message.  
A row is selected by clicking on the row label (leftmost column).  
A column is selected by clicking on the column label (top row).  
Multiple rows are selected by selecting the first row label, then shift-clicking (clicking with 
the Shift key down) on the additional row labels. 
Multiple columns are similarly marked by shift-clicking the additional column labels.  
You can also select disjunct rows or columns by ctrl-clicking. 
The whole array can be selected by clicking the upper left corner of the array (the empty grey 
cell) or by choosing 'Select all' in the Edit menu.  
Smaller areas within the array can be selected by clicking and shift-clicking. 
Moving a row or a column  
15 
Select the ͚Drag rows/columns͛ button in the ͚ lick mode͛ box. A row or a column can now be moved 
simply by clicking on the label and dragging to the new position.  
Renaming rows and columns  
When PAST starts, rows are numbered from 1 to 99 and columns are labelled A to Z. For your own 
reference, and for proper labelling of graphs, you should give the rows and columns more descriptive 
but short names.  
Select the 'Row attributes' option above the spreadsheet to see an editable column of the row 
names. Select the ͚ olumn attributes͛ option to see an editable row of the column names. 
Increasing the size of the array  
By default, PAST has 99 rows and 26 columns. If you should need more, you can add rows or columns 
by choosing 'Insert more rows' or 'Insert more columns' in the Edit menu. Rows/columns will be 
inserted before the marked area, or at the bottom/right if no area is selected. When loading large 
data files, rows and/or columns are added automatically as needed.  
Cut, copy, paste  
The cut, copy and paste functions are found in the Edit menu. You can cut/copy data from the PAST 
spreadsheet and paste into other programs, for example Word and Excel. Likewise, data from other 
programs can be pasted into PAST – these need to be in a tab-separated text format. 
Before pasting, select the top left cell of the spreadsheet area in Past you want to paste into. Take 
care not to paste into the possibly hidden column and row attribute fields, unless you mean to. 
Remove  
The remove function (Edit menu) allows you to remove selected row(s) or column(s) from the 
spreadsheet. The removed area is not copied to the paste buffer. 
Row colors and symbols  
Each row can be given a color and a symbol (dot, cross, square etc.). These will be used in scatter 
plots and other plots. Select the ͚Row attributes͛ option to edit the rows and colors individually, or 
use the ͚Row colors/symbols͛ function to set all selected rows simultaneously ;optionally based on 
the group, see below). 
Selecting data types for columns, and specifying groups  
Each column can be given a data type using the ͚ olumn attributes͛ mode. Select the ͚ olumn 
attributes͛ box above the spreadsheet. Then click on the ͚Type͛ cell of the column a few times to 
bring up a small menu where the data type can be selected. The data types are as follows: 
Unspecified (-) 
16 
This is the default datatype. 
Ordinal, nominal or binary 
Specifying one of these types is only required if you wish to use mixed similarity/distance measures. 
Group 
In a group column, you can enter identifiers for groups of data. You can use integers, or strings such 
as ͚males͛ and ͚females͛ ;without the apostrophes). This will allow group-based polygons or ellipses 
in scatter plots. A group column is also required for many analyses, such as MANOVA. It is 
recommended to have rows in the same group as consecutive. Some analyses (e.g. two-way ANOVA) 
require two or even more group columns. 
Note that unlike previous versions of Past, there are no automatic links between colors, symbols and 
groups. If you wish to use different colors and/or symbols for different groups, you can set up the 
group column first and then use the ͚Row colors/symbols͛ function in the Edit menu to assign 
colors/symbols accordingly. 
Remove uninformative rows/columns 
Rows or columns can be uninformative especially with respect to multivariate analyses. Such rows 
and columns should be considered for removal. Several types can be searched for and removed: 
Rows or columns with only zeroes, rows or columns with only missing data ;͚?͛Ϳ, and rows or columns 
with only one non-zero cell (singletons). 
Transpose  
The Transpose function, in the Edit menu, will interchange rows and columns. This is used e.g. for 
switching between R mode and Q mode in cluster analysis, principal components analysis and 
seriation.  
Grouped columns to multivar  
Converts from a format with multivariate items presented in consecutive groups of N columns to the 
Past format with one item per row and all variates along the columns. For N=2, two specimens and 
four variables a-d, the conversion is from  
a
1
b
1
a
2
b
2
c
1
d
1
c
2
d
2
to  
a
1
b
1
c
1
d
1
a
2
b
2
c
2
d
2
17 
Grouped rows to multivar  
Converts from a format with multivariate items presented in consecutive groups of N rows to the 
Past format with one item per row and all variates along the columns. For N=2, two specimens and 
four variables a-d, the conversion is from  
a
1
b
1
c
1
d
1
a
2
b
2
c
2
d
2
to  
a
1
b
1
c
1
d
1
a
2
b
2
c
2
d
2
Observations to contingency table 
Expects two columns of data. Each row is one observation. Each column contains categories coded as 
numbers, e.g. males=0, females=1 in the first column; European=1, African=3, Asian=5 in the second 
column. The occurrences of different combinations are counted, giving a contingency table which can 
be analysed with the ͚ ontingency table͛ module (Univariate menu). 
Stack grouped rows into columns  
Stacks groups horizontally along columns. This can be useful e.g. for performing univariate statistics 
on pairs of columns across groups.  
Value pairs to matrix 
Very similar to ͞Observations to contingency table͟. Expects two columns of data, numbers or 
strings. Each row is one observation. Each column contains categories, e.g. Europe, Africa, Asia in the 
first column; Dogs, Cats, Foxes in the second column. The occurrences of different combinations are 
counted, giving a full data matrix, in this case with localities in columns and taxa in rows. 
Samples to events (UA to RASC)  
Given a data matrix of occurrences of taxa in a number of samples in a number of sections, as used 
by the Unitary Associations module, this function will convert each section to a single row with 
orders of events (FADs, LADs or both) as expected by the Ranking-Scaling module. Tied events (in the 
same sample) will be given equal ranking. 
Events to samples (RASC to UA)  
Expects a data matrix with sections/wells in rows, and taxa in columns, with FAD and LAD values in 
alternating columns (i.e. two columns per taxon). Converts to the Unitary Associations 
presence/absence format with sections in groups of rows, samples in rows and taxa in columns.  
18 
Loading and saving data  
The 'Open' function is in the File menu. You can also drag a file from the desktop onto the PAST 
window. PAST uses a text file format for easy importing from other programs (e.g. Word), as follows:  
The top left cell must contain a colon (:). Cells are tab-separated. There are two top rows with data 
types and column names, and three left columns with colors, symbols and row names. Here is an 
example:  
Group 
Slow 
Med 
Fast 
Species 
Black 
Dot 
North 
Black 
Dot 
South 
Red 
Dot 
West 
18 
24 
33 
Red 
Dot 
East 
10 
In addition to this format, Past can also detect and open files in the following formats:  
Excel (only the first worksheet).  
Nexus (see below), popular in systematics.  
TPS format developed by Rohlf. The landmark, outlines, curves, id, scale and comment fields 
are supported, other fields are ignored. 
NTSYS. Multiple tables and trees are not supported. The file must have the extension ͚.nts͛. 
FASTA molecular sequence format, simplified specification according to NCBI. 
PHYLIP molecular sequence format. The file must have the extension ͚.phy͛. 
Arlequin molecular sequence format. For genotype data the two haplotypes are 
concatenated into one row. Not all options are supported. 
BioGraph format for biostratigraphy (SAMPLES or DATUM format). If a second file with the 
same name but extension '.dct' is found, it will be included as a BioGraph dictionary.  
RASC format for biostratigraphy. You must open the .DAT file, and the program expects 
corresponding .DIC and .DEP files in the same directory.  
CONOP format for biostratigraphy. You must open the .DAT file (log file), and the program 
expects corresponding .EVT (event) and .SCT (section) files in the same directory. 
If the file is not recognized, it is assumed to be a general text file with values separated by white 
space, tabs or commas. The program will then ask about the format of the file. 
Importing data from Excel 
There are several ways to get data from Excel to Past. 
Copy from Excel and paste into PAST. Make sure you click (select) the top left cell where the 
data should be placed in Past before pasting. This will depend on whether row or column 
attributes are included in the data. 
Open the Excel file from PAST. 
Save as tab-separated text in Excel. The resulting text file can be opened in PAST.  
19 
Reading and writing Nexus files  
The Nexus file format is used by many systematics programs. PAST can read and write the Data 
(character matrix) block of the Nexus format. Interleaved data are supported. Also, if you have 
performed a parsimony analysis and the 'Parsimony analysis' window is open, all shortest trees will 
be written to the Nexus file for further processing in other programs (e.g. MacClade or Paup). Note 
that not all Nexus options are presently supported. 
Counter  
A counter function is available in the Edit menu for use e.g. at the microscope when counting 
microfossils of different taxa. A single row (sample) must be selected. The counter window will open 
with a number of counters, one for each selected column (taxon). The counters will be initialized 
with the column labels and any counts already present in the spreadsheet. When closing the counter 
window, the spreadsheet values will be updated.  
Count up (+) or down (-) with the mouse, or up with the keys 0-9 and a-z (only the first 36 counters). 
The bars represent relative abundance. A log of events is given at the far right - scroll up and down 
with mouse or arrow keys. An optional auditive feedback has a specific pitch for each counter. 
20 
Transform menu 
These routines subject your data to mathematical operations. This can be useful for bringing out 
features in your data, or as a necessary preprocessing step for some types of analysis.  
Logarithm  
The Log function in the Transform menu log-transforms your data using the base-10 logarithm. If the 
data contain zero or negative values, it may be necessary to add a constant (e.g. 1) before log-
transforming (use Evaluate Expression x+1).  
This is useful, for example, to compare your sample to a log-normal distribution or for fitting to an 
exponential model. Also, abundance data with a few very dominant taxa may be log-transformed in 
order to downweight those taxa.  
Missing data supported. 
Subtract mean  
This function subtracts the column mean from each of the selected columns. The means cannot be 
computed row-wise.  
Missing values supported. 
Remove trend  
This function removes any linear trend from a data set (two columns with X-Y pairs, or one column 
with Y values). This is done by subtraction of a linear regression line from the Y values. Removing the 
trend can be a useful operation prior to time series analyses such as spectral analysis, auto- and 
cross-correlation and ARMA. 
Missing data supported. 
Row percentage  
All values converted to the percentage of the row sum.  Missing values supported. 
Documents you may be interested
Documents you may be interested