『壹』 詞雲圖怎麼做
詞雲圖做法如下:
1.第一種方法:藉助在線工具,也就是在網頁上就能完成詞雲圖的製作和輸出。目前支持在線製作詞雲圖的網站有:WordArt、Wordiout、微詞雲、易詞雲、美寄詞雲等;
2.第二種方法:直接使用有詞雲圖製作功能的軟體,比如:FineBI、Tableau、SmartBI、BDP等,詞雲圖只是這些軟體的一個小功能;
3.第三種方法:通過編程來實現詞雲圖,常用的編程語言有Python和R。對於有編程技術基礎的朋友,可以自行用Python等製作詞雲圖,對於沒有編程基礎的朋友採取前兩種方法,這兩種方法操作起來比較容易。
『貳』 平台行業詞雲分析中有哪幾種排序方式
常見的幾種演算法:
①冒泡演算法
②選擇排序
③插入排序
④快速排序件
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平台行業詞雲分析中有哪幾種排序方式
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常見的幾種排序方法
從零開始學前端 於 2019-06-01 09:34:54 發布 4965 收藏
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從零開始學前端
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【常見的幾種排序方法】
1.背景介紹
在計算機科學與數學中,一個排序演算法(英語:Sorting algorithm)是一種能將一串資料依照特定排序方式進行排列的一種演算法。 最常用到的排序方式是數值順序以及字典順序。有效的排序演算法在一些演算法(例如搜尋演算法與合並演算法)中是重要的, 如此這些演算法才能得到正確解答。 排序演算法也用在處理文字資料以及產生人類可讀的輸出結果。 基本上,排序演算法的輸出必須遵守下列兩個原則:
輸出結果為遞增序列(遞增是針對所需的排序順序而言)
輸出結果是原輸入的一種排列、或是重組
雖然排序演算法是一個簡單的問題,但是從計算機科學發展以來,在此問題上已經有大量的研究。 更多的新演算法仍在不斷的被發明。
2.知識剖析
查找和排序演算法是演算法的入門知識,其經典思想可以用於很多演算法當中。因為其實現代碼較短,應用較常見。 所以在面試中經常會問到排序演算法及其相關的問題。但萬變不離其宗,只要熟悉了思想,靈活運用也不是難事。 一般在面試中最常考的是快速排序和歸並排序,並且經常有面試官要求現場寫出這兩種排序的代碼。 對這兩種排序的代碼一定要信手拈來才行。還有插入排序、冒泡排序、堆排序、基數排序、桶排序等。
常見的幾種演算法:
①冒泡演算法
②選擇排序
③插入排序
④快速排序
常見問題
問題一:各種排序演算法用JavaScript 如何實現?
問題二:各種排序演算法的優劣及其應用?
解決方案
問題一:各種排序演算法用JavaScript 如何實現?
問題二:各種排序演算法的優劣及其應用?
解決方案、
冒泡排序
冒泡排序(英語:Bubble Sort)是一種簡單的排序演算法。它重復地走訪過要排序的數列,一次比較兩個元素, 如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。走訪數列的工作是重復地進行直到沒有元素再需要交換, 也就是說該數列已經排序完成。這個演算法的名字由來是因為越小的元素會經由交換慢慢"浮"到數列的頂端。
冒泡排序演演算法的運作如下:
比較相鄰的元素。如果第一個比第二個大,就交換他們兩個。
對每一對相鄰元素作同樣的工作,從開始第一對到結尾的最後一對。這步做完後,最後的元素會是最大的數。
針對所有的元素重復以上的步驟,除了最後一個。
持續每次對越來越少的元素重復上面的步驟,直到沒有任何一對數字需要比較。
代碼實現:
Array.prototype.bubbleSort = function () {undefined
var i, j, temp;
for (i = 0; i < this.length - 1; i++)
for (j = 0; j < this.length - 1 - i; j++)
if (this[j] > this[j + 1]) {undefined
temp = this[j];
this[j] = this[j + 1];
this[j + 1] = temp;
}
return this;
};
var num = [22, 34, 3, 32, 82, 55, 89, 50, 37, 5, 64, 35, 9, 70];//定義一個數組
num.bubbleSort();//數組調用冒泡排序演算法
選擇排序(Selection sort)是一種簡單直觀的排序演算法。它的工作原理如下。 首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然後,再從剩餘未排序元素中繼續尋找最小(大)元素, 然後放到已排序序列的末尾。以此類推,直到所有元素均排序完畢。 選擇排序的思想其實和冒泡排序有點類似,都是在一次排序後把最小的元素放到最前面。但是過程不同, 冒泡排序是通過相鄰的比較和交換。而選擇排序是通過對整體的選擇。
Array.prototype.selectionSort = function() {undefined
var i, j, min;
var temp;
for (i = 0; i < this.length - 1; i++) {undefined
min = i;
for (j = i + 1; j < this.length; j++)
if (this[min] > this[j])
min = j;
temp = this[min];
this[min] = this[i];
this[i] = temp;
}
return this;
};
var num = [22, 34, 3, 32, 82, 55, 89, 50, 37, 5, 64, 35, 9, 70]; //定義一個數組
num.selectionSort(); //數組定義選擇排序演算法
插入排序(英語:Insertion Sort)是一種簡單直觀的排序演算法。它的 工作原理是通過構建有序序列,對於未排序數據, 在已排序序列中從後向前掃描,找到相應位置並插入。插入排序在實現上,通常採用in-place排序 (即只需用到O(1)的額外空間的排序),因而在從後向前掃描過程中,需要反復把已排序元素逐步向後挪位, 為最新元素提供插入空間。
從第一個元素開始,該元素可以認為已經被排序
取出下一個元素,在已經排序的元素序列中從後向前掃描
如果該元素(已排序)大於新元素,將該元素移到下一位置
將新元素插入到該位置後
Array.prototype.insertionSort = function () {undefined
for (var i = 1; i < this.length; i++) {undefined
var temp = this[i];
var j = i - 1;
//如果將賦值放到下一行的for循環內, 會導致在第13行出現j未聲明的錯誤
for (; j >= 0 && this[j] > temp; j–) {undefined
this[j + 1] = this[j];
}
this[j + 1] = temp;
}
return this;
}
var num = [22, 34, 3, 32, 82, 55, 89, 50, 37, 5, 64, 35, 9, 70]; //定義一個數組
num.insertionSort(); //數組調用插入排序演算法
快速排序
快速排序(英語:Quicksort),又稱劃分交換排序(partition-exchange sort), 一種排序演算法, 最早由東尼·霍爾提出。在平均狀況下,排序n個項目要Ο(n log n)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較, 但這種狀況並不常見。事實上,快速排序通常明顯比其他Ο(n log n)演演算法更快, 因為它的內部循環(inner loop)可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略來把一個序列(list)分為兩個子序列(sub-lists)。
步驟為:
從數列中挑出一個元素,稱為"基準"(pivot),
重新排序數列,所有比基準值小的元素擺放在基準前面,所有比基準值大的元素擺在基準後面(相同的數可以到任一邊)。在這個分割結束之後,該基準就處於數列的中間位置。這個稱為分割(partition)操作。
遞歸地(recursively)把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序。
遞歸到最底部時,數列的大小是零或一,也就是已經排序好了。這個演演算法一定會結束,因為在每次的迭代(iteration)中,它至少會把一個元素擺到它最後的位置去。
Array.prototype.quickSort = function () {undefined
var len = this.length;
if (len <= 1)
return this.slice(0);
var left = [];
var right = [];
var mid = [this[0]];
for (var i = 1; i < len; i++)
if (this[i] < mid[0])
left.push(this[i]);
else
right.push(this[i]);
return left.quickSort().concat(mid.concat(right.quickSort()));
};
var arr = [5, 3, 7, 4, 1, 9, 8, 6, 2];
arr = arr.quickSort();
編碼實戰
擴展思考
各種排序演算法的時間復雜度和空間復雜度
演算法優劣評價術語
穩定性:
穩定:如果 a 原本在 b 前面,而 a = b,排序之後 a 仍然在 b 的前面;
不穩定:如果 a 原本在 b 的前面,而 a = b,排序之後 a 可能會出現在 b 的後面;
排序方式:
內排序:所有排序操作都在內存中完成,佔用常數內存,不佔用額外內存。
外排序:由於數據太大,因此把數據放在磁碟中,而排序通過磁碟和內存的數據傳輸才能進行,佔用額外內存。
復雜度:
時間復雜度: 一個演算法執行所耗費的時間。
空間復雜度: 運行完一個程序所需內存的大小。
『叄』 如何生成關鍵詞雲圖
可以利用一個在線的製作工具,地址是 http://www.tagxedo.com/app.html.打開這個網站以後,如果你的瀏覽器沒有 Sliverlight 它會提示你安裝,那麼就安裝一下.默認就可以看到一個詞雲圖,Tagxedo 就是做這個的.Color,Theme 都是可以選擇和調整的.但是最重要的是 Shape 形狀,你可以選擇裡面自帶的字體,地圖,蘋果或者飛機等等,也可以點擊下方的 Add Image 把自己需要的圖片放上去編輯.默認的效果就已經出來了,但是裡面的文字哪裡來?點擊 Load 裡面有兩個選擇,一個是輸入一個鏈接,它會自動載入該地址中的網頁然後自動做分類統計;第二個是可以自己輸入拷貝一段文字,它根據輸入的文字做分類統計.最後點擊不需要的關鍵字就可以了.
『肆』 在BDP中,如何製作詞雲呢
詞雲操作還是很簡單的,正好之前借著《人民的名義》分析幾張詞雲圖,給大家分享一下:
劇中人物到底誰最受歡迎?
(註:默認智能分詞,不要可以勾掉哦~)
詞雲圖的製作奏是這么簡單,泥萌學會了嗎?《人民的名義》等你來玩~
『伍』 使用python wordcloud庫實現詞雲,教你兩招輕松搞定
wordcloud庫簡介
python中的word cloud庫是一個用來製作詞雲的第三方庫
安裝wordcloud 庫
pip install wordcloud123
使用w = wordcloud.WordCloud() 創建一個詞雲對象
2.WordCloud() 參數介紹
3.實現效果
4.問題
並沒有按照詞雲的樣式展示,這里需要使用 jieba庫進行分詞
安裝jieba庫
pip install jieba
5.使用jieba庫進行分詞
6.效果
將txt文本中的內容生成詞雲
獲取文件中的內容
f = open('./xxx.txt', 'r', encoding='utf-8')
text = f.read()
說明
encoding=『utf-8』 這個參數表示 讀取的內容以utf-8的編碼方式讀取文件
如果沒有這個參數,會出現如下的報錯信息
『陸』 詞雲分析是什麼
詞雲分析是根據一段文字里的關鍵詞出現頻率生成文字的圖片組合分析,字體越大說明對應的詞彙的頻率越高!
【中文】詞雲。又稱文字雲。
【英文】wordle。
【釋義】由詞彙組成類似雲的彩色圖形。
應用。
詞雲在外語學習中有著開拓式的應用。在優秀的最新電子學習網站中。已經有使用人工智慧方式輔助用戶進行外語單詞的學習。採用自動分析的方法,進行概率統計與分析後,提供給外語學習者相應的詞彙表與詞雲圖。
教育工作者,可以利用Wordle工具,以加強學習。 提供閱讀整個信息的新重點,提供給學生,揭示關鍵概念並使用新的模式看到以前看不到的新穎材料,預計這種工具會得到廣泛的應用。詞雲有可能成為最新的計算機輔助外語學習的新形式。
詞雲圖會提示關鍵詞和主題索引。方便用戶在互聯網上快速閱讀。在娛樂中,變幻莫測的詞雲圖給用戶提供充分的想像空間和娛樂趣味。可以相互採用彩雲圖卡片進行教育與娛樂。也可以將這些詞雲圖保存列印下來,或者印在 T-Shirt 、明信片上,甚至是放到自己的網路相簿內,都是展現自己極佳的方式。