學(xué)習(xí)人工智能一般需要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容？

現(xiàn)在比較火熱的就是Python了

創(chuàng)新互聯(lián)是一家從事企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)、做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站建設(shè)、行業(yè)門戶網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)頁設(shè)計(jì)制作的專業(yè)的建站公司，擁有經(jīng)驗(yàn)豐富的網(wǎng)站建設(shè)工程師和網(wǎng)頁設(shè)計(jì)人員，具備各種規(guī)模與類型網(wǎng)站建設(shè)的實(shí)力，在網(wǎng)站建設(shè)領(lǐng)域樹立了自己獨(dú)特的設(shè)計(jì)風(fēng)格。自公司成立以來曾獨(dú)立設(shè)計(jì)制作的站點(diǎn)超過千家。

可議參考以下幾個(gè)方面學(xué)習(xí)：

1、Python核心編程——Python語言基本介紹、面向?qū)ο缶幊獭inux操作系統(tǒng)、文件系統(tǒng)與用戶管理、進(jìn)程管理與服務(wù)配置、Shell編程與bash，源文件編譯、版本控制、MySQL使用、MySQL進(jìn)階等。

2、全棧開發(fā)——HTML、CSS、JavaScript、jQuery、 BootStrap、Vue、Web開發(fā)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)庫操作、FLask配置、Django認(rèn)識(shí)、Models、Templates、Views、Tornado框架進(jìn)階、ElasticSearch等。

3、網(wǎng)絡(luò)爬蟲——爬蟲與數(shù)據(jù)、Scrapy框架、Scrapy框架與信息實(shí)時(shí)抓取、定時(shí)爬取與郵件監(jiān)控、NoSQL數(shù)據(jù)庫、Scrapy-Redis框架、百萬量數(shù)據(jù)采集等。

4、人工智能——數(shù)據(jù)分析、pyechart模塊動(dòng)態(tài)可視化、詞云、分類算法、聚類算法、回歸類算法、關(guān)聯(lián)算法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、TensorFlow+PaddlePaddle、圖像識(shí)別等。

如果想學(xué)習(xí)或者是交流可以加群，網(wǎng)頁鏈接

各種圖表的適用場景

柱形圖使用垂直的柱子顯示類別之間的數(shù)值比較，其柱子條數(shù)不宜過多（柱子過多坐標(biāo)軸標(biāo)簽可能會(huì)顯示不全）。

條形圖和柱形圖類似，但柱子條數(shù)可相對(duì)多一些。

柱形圖和條形圖適用于比較對(duì)比類需求：

適用場景：數(shù)據(jù)量對(duì)比

其中堆積柱形圖條形圖還可用于占比類的需求：

適用場景：系列對(duì)比

[](javascript:)

折線圖用于顯示數(shù)據(jù)在一個(gè)連續(xù)的時(shí)間間隔或者時(shí)間跨度上的變化，它的特點(diǎn)是反映事物隨時(shí)間或有序類別而變化的趨勢(shì)。

需要注意的是折線圖的數(shù)據(jù)記錄數(shù)要大于2，可用于大數(shù)據(jù)量的趨勢(shì)比較，但是同一個(gè)圖上最好不要超過5條折線

面積圖是在折線圖的基礎(chǔ)之上形成的, 它將折線圖中折線與自變量坐標(biāo)軸之間的區(qū)域使用顏色填充，顏色的填充可以更好的突出趨勢(shì)信息。

面積圖的填充色要帶有一定的透明度，透明度可以很好的幫助使用者觀察不同系列之間的重疊關(guān)系，沒有透明度的面積會(huì)導(dǎo)致不同系列之間相互遮蓋。

折線圖比較適用于趨勢(shì)類的需求：

適用場景：數(shù)據(jù)量隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，系列趨勢(shì)對(duì)比

面積圖還可制作成堆積面積圖，除了趨勢(shì)類的需求還適用于比較和占比類的需求：

適用場景：系列占比，時(shí)間趨勢(shì)占比

[](javascript:)

餅圖廣泛得應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域，用于表示不同分類的占比情況，通過弧度大小來對(duì)比各種分類

餅圖不適用于多系列的數(shù)據(jù)，因?yàn)殡S著系列的增多，每個(gè)切片就會(huì)變小，最后導(dǎo)致大小區(qū)分不明顯，同時(shí)多個(gè)餅圖之間的數(shù)值也不好進(jìn)行比較。

餅圖適用于比較一個(gè)數(shù)據(jù)分類上各個(gè)模塊的大小占比的需求：

注：餅圖可通過設(shè)置其內(nèi)徑大小轉(zhuǎn)變?yōu)閳A環(huán)圖

餅圖還可制作成多層餅圖的樣式，展現(xiàn)不同分類數(shù)據(jù)占比，同時(shí)還能體現(xiàn)層級(jí)關(guān)系：

適用場景：系列占比、系列大小對(duì)比（玫瑰圖）

[](javascript:)

散點(diǎn)圖將兩個(gè)變量以點(diǎn)的形式展現(xiàn)在直角坐標(biāo)系上，點(diǎn)的位置由變量的數(shù)值決定，通過觀察數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布情況，可以推斷出變量間的相關(guān)性

制作散點(diǎn)圖所需數(shù)據(jù)最好多一些，否則相關(guān)性不明顯

散點(diǎn)圖適用于分布和關(guān)聯(lián)類的需求：

適用場景：相關(guān)性分析、 數(shù)據(jù)分布情況

氣泡圖是一種多變量圖表，是散點(diǎn)圖的變體，除X、Y軸所代表的的變量值，每一個(gè)氣泡的面積代表第三個(gè)數(shù)值數(shù)據(jù)

需要注意的是，氣泡圖的數(shù)據(jù)大小容量有限，氣泡太多會(huì)使圖表難以閱讀。

氣泡圖適用于比較和分布類的需求：

適用場景：分類數(shù)據(jù)對(duì)比，相關(guān)性分析

[](javascript:)

儀表盤(Gauge)是一種擬物化的圖表，刻度表示度量，指針表示維度，指針角度表示數(shù)值，可直觀的表現(xiàn)出某個(gè)指標(biāo)的進(jìn)度或?qū)嶋H情況

需要注意的是為了視覺上的不擁擠，指針的數(shù)量不宜過多。

儀表盤還可制作成環(huán)形和試管型，表現(xiàn)占比情況：

適用場景：時(shí)鐘，比率展現(xiàn)

[](javascript:)

雷達(dá)圖用于比較多個(gè)量化變量，比如看看哪些變量具有相似的值，或者是否存在極端值。雷達(dá)圖也有助于觀察數(shù)據(jù)集內(nèi)哪些變量的值比較高或者低，因而適用于展示工作表現(xiàn)。

需要注意的是雷達(dá)圖上多邊形過多會(huì)使可讀性下降，使整體圖形過于混亂；變量過多，也會(huì)造成可讀性下降，因?yàn)橐粋€(gè)變量對(duì)應(yīng)一個(gè)坐標(biāo)軸，這樣會(huì)使坐標(biāo)軸過于密集。

雷達(dá)圖適用于比較類的需求：

雷達(dá)圖還有一種堆積柱形的樣式，可用于分類和系列間的雙向比較，同時(shí)還能體現(xiàn)占比情況：

適用場景：維度分析、系列對(duì)比，系列權(quán)重分析

[](javascript:)

框架圖是將等級(jí)以樹形結(jié)構(gòu)的形式展現(xiàn)的一種可視化手段，可以將層次關(guān)系清晰地展示出來。

框架圖適用于層級(jí)關(guān)聯(lián)類的需求：

適用場景：層級(jí)展示，流程展示

[](javascript:)

矩形樹圖適合展現(xiàn)具有層級(jí)關(guān)系的數(shù)據(jù)，能夠直觀體現(xiàn)同級(jí)之間的比較。相比起傳統(tǒng)的樹形結(jié)構(gòu)圖，矩形樹圖能更有效得利用空間，并且擁有展現(xiàn)占比的功能。

需要注意的是矩形樹圖適合有權(quán)重關(guān)系的層級(jí)表現(xiàn)，若不需要體現(xiàn)占比，框架圖可能更清晰明了。

矩形樹圖比較適用于占比和關(guān)聯(lián)類的需求：

適用場景：帶權(quán)的樹形數(shù)據(jù)、樹形數(shù)據(jù)占比情況

[](javascript:)

漏斗圖可以展示每一階段的占比情況，直觀體現(xiàn)各模塊的大小。

需要注意的是系列不宜過多，否則容易顯得擁擠，效果不佳。

漏斗圖適用于比較排名類的需求：

同時(shí)，對(duì)比類的需求漏斗圖也同樣可以滿足，多個(gè)漏斗圖橫向排列，數(shù)據(jù)對(duì)比度也十分清晰：

適用場景：數(shù)據(jù)排名，占比情況，標(biāo)準(zhǔn)值對(duì)比

[](javascript:)

詞云，是文本數(shù)據(jù)的視覺表示，由詞匯組成類似云的彩色圖形，用于展示大量文本數(shù)據(jù)，能快速感知最突出的文字。

詞云所需數(shù)據(jù)量需要稍大些，數(shù)據(jù)的區(qū)分度也需要比較大，否則效果不明顯，并且不適合要求準(zhǔn)確的分析。

詞云適用于突出比較類的需求：

適用場景：關(guān)鍵詞搜索

[](javascript:)

甘特圖直觀地表明任務(wù)計(jì)劃是在何時(shí)進(jìn)行及實(shí)際進(jìn)展與計(jì)劃要求的對(duì)比。管理者由此很方便的了解到一項(xiàng)任務(wù)(項(xiàng)目)的進(jìn)展。

甘特圖適用于流程進(jìn)度類與時(shí)間相關(guān)的需求：

同時(shí)流程的關(guān)聯(lián)性的需求也可實(shí)現(xiàn)：

適用場景：項(xiàng)目進(jìn)度，事物隨時(shí)間推移的狀態(tài)變化，項(xiàng)目流程

[](javascript:)

地圖分為區(qū)域地圖、點(diǎn)地圖和流向地圖。

（1）區(qū)域地圖是一種在地圖分區(qū)上使用是顏色來表示一個(gè)范圍值的分布情況的地圖。

適用于對(duì)比突出和分布類的需求：

（2）點(diǎn)地圖是一種通過在地理背景上繪制相同大小的點(diǎn)來表示數(shù)據(jù)在地理空間上分布的方法

通過點(diǎn)的分布可以很方便得掌握數(shù)據(jù)的總體分布情況，但是當(dāng)需要觀察單個(gè)具體的數(shù)據(jù)的時(shí)候，它是不太適合的。

點(diǎn)地圖適用于分布類的需求：

將點(diǎn)替換為氣泡，不僅能顯示分布情況還能粗略比較各地區(qū)數(shù)據(jù)的大小：

（3）流向地圖體現(xiàn)了源地和匯地之間的互動(dòng)數(shù)據(jù)，常用連接空間單元幾何重心之間的線段來表達(dá)，線的寬度或顏色來表示源地和匯地之間的流向數(shù)值。

有助于說明地理遷移的分布，動(dòng)態(tài)流向線的使用還減少視覺上的混亂。

流向地圖適用于分布、比較和流向類的需求：

[](javascript:)

熱力地圖用來表示地理范圍內(nèi)各個(gè)點(diǎn)的權(quán)重情況，除了以地圖為背景圖層，還可以使用其他圖片

熱力圖適用于分布和突出類的需求（常用彩虹色系）：

svg元素的基礎(chǔ)操作

之前普通dom節(jié)點(diǎn)用jquery來寫，svg之類的節(jié)點(diǎn)操作用d3.js來寫，然后現(xiàn)在嘗試寫一個(gè)小組件，就想寫個(gè)不依賴任何庫的版本。

之前用d3.js來寫可視化組件，有著庫依賴的問題，這次想自己把庫的依賴去掉，用原生態(tài)javascript寫。

然后第一件事情我就懵逼了，用jquery的 $("svg/svg ) 生成也是一樣。

然后出來的是一個(gè)普通標(biāo)簽名叫svg的標(biāo)簽，沒有svg的任何渲染

而本來應(yīng)該是下圖的效果的。

然后就順便普及了svg的知識(shí)，svg雖然和dom元素很像，但是實(shí)際上是xml，它比html更加嚴(yán)格，有著自己的命名空間，如果你在html里面直接寫，那么會(huì)被加上命名空間解析，如果你想要用js來創(chuàng)建，那么你就得自己來寫。

我寫的是一個(gè)詞云插件，我的算法是根據(jù)一個(gè)text來判斷碰撞與否，所以我要知道兩個(gè)text的位置和高度和寬度。

對(duì)于普通的元素，可以通過jquery.css("width")來實(shí)現(xiàn)，但是這個(gè)對(duì)于svg元素，jquery也再一次失效。而這個(gè)時(shí)候，getBoundingClientRect()，就起效了。

平臺(tái)行業(yè)詞云分析中有哪幾種排序方式

常見的幾種算法：

①冒泡算法

②選擇排序

③插入排序

④快速排序件

認(rèn)證

開源

平臺(tái)行業(yè)詞云分析中有哪幾種排序方式

搜索

登錄/注冊(cè)

會(huì)員中心

收藏

動(dòng)態(tài)

創(chuàng)作

常見的幾種排序方法

從零開始學(xué)前端 于 2019-06-01 09:34:54 發(fā)布 4965 收藏

分類專欄： 從零開始學(xué)前端

版權(quán)

從零開始學(xué)前端

專欄收錄該內(nèi)容

198 篇文章2 訂閱

訂閱專欄

【常見的幾種排序方法】

1.背景介紹

在計(jì)算機(jī)科學(xué)與數(shù)學(xué)中，一個(gè)排序算法（英語：Sorting algorithm）是一種能將一串資料依照特定排序方式進(jìn)行排列的一種算法。 最常用到的排序方式是數(shù)值順序以及字典順序。有效的排序算法在一些算法（例如搜尋算法與合并算法）中是重要的， 如此這些算法才能得到正確解答。 排序算法也用在處理文字資料以及產(chǎn)生人類可讀的輸出結(jié)果。 基本上，排序算法的輸出必須遵守下列兩個(gè)原則：

輸出結(jié)果為遞增序列（遞增是針對(duì)所需的排序順序而言）

輸出結(jié)果是原輸入的一種排列、或是重組

雖然排序算法是一個(gè)簡單的問題，但是從計(jì)算機(jī)科學(xué)發(fā)展以來，在此問題上已經(jīng)有大量的研究。 更多的新算法仍在不斷的被發(fā)明。

2.知識(shí)剖析

查找和排序算法是算法的入門知識(shí)，其經(jīng)典思想可以用于很多算法當(dāng)中。因?yàn)槠鋵?shí)現(xiàn)代碼較短，應(yīng)用較常見。 所以在面試中經(jīng)常會(huì)問到排序算法及其相關(guān)的問題。但萬變不離其宗，只要熟悉了思想，靈活運(yùn)用也不是難事。 一般在面試中最常考的是快速排序和歸并排序，并且經(jīng)常有面試官要求現(xiàn)場寫出這兩種排序的代碼。 對(duì)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(shù)排序、桶排序等。

常見的幾種算法：

①冒泡算法

②選擇排序

③插入排序

④快速排序

常見問題

問題一:各種排序算法用JavaScript 如何實(shí)現(xiàn)?

問題二:各種排序算法的優(yōu)劣及其應(yīng)用?

解決方案

問題一:各種排序算法用JavaScript 如何實(shí)現(xiàn)?

問題二:各種排序算法的優(yōu)劣及其應(yīng)用?

解決方案、

冒泡排序

冒泡排序（英語：Bubble Sort）是一種簡單的排序算法。它重復(fù)地走訪過要排序的數(shù)列，一次比較兩個(gè)元素， 如果他們的順序錯(cuò)誤就把他們交換過來。走訪數(shù)列的工作是重復(fù)地進(jìn)行直到?jīng)]有元素再需要交換， 也就是說該數(shù)列已經(jīng)排序完成。這個(gè)算法的名字由來是因?yàn)樵叫〉脑貢?huì)經(jīng)由交換慢慢"浮"到數(shù)列的頂端。

冒泡排序演算法的運(yùn)作如下：

比較相鄰的元素。如果第一個(gè)比第二個(gè)大，就交換他們兩個(gè)。

對(duì)每一對(duì)相鄰元素作同樣的工作，從開始第一對(duì)到結(jié)尾的最后一對(duì)。這步做完后，最后的元素會(huì)是最大的數(shù)。

針對(duì)所有的元素重復(fù)以上的步驟，除了最后一個(gè)。

持續(xù)每次對(duì)越來越少的元素重復(fù)上面的步驟，直到?jīng)]有任何一對(duì)數(shù)字需要比較。

代碼實(shí)現(xiàn):

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(gè)數(shù)組

num.bubbleSort();//數(shù)組調(diào)用冒泡排序算法

選擇排序（Selection sort）是一種簡單直觀的排序算法。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，然后，再從剩余未排序元素中繼續(xù)尋找最小（大）元素， 然后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(shí)和冒泡排序有點(diǎn)類似，都是在一次排序后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(duì)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(gè)數(shù)組

num.selectionSort(); //數(shù)組定義選擇排序算法

插入排序（英語：Insertion Sort）是一種簡單直觀的排序算法。它的 工作原理是通過構(gòu)建有序序列，對(duì)于未排序數(shù)據(jù)， 在已排序序列中從后向前掃描，找到相應(yīng)位置并插入。插入排序在實(shí)現(xiàn)上，通常采用in-place排序 （即只需用到O(1)的額外空間的排序），因而在從后向前掃描過程中，需要反復(fù)把已排序元素逐步向后挪位， 為最新元素提供插入空間。

從第一個(gè)元素開始，該元素可以認(rèn)為已經(jīng)被排序

取出下一個(gè)元素，在已經(jīng)排序的元素序列中從后向前掃描

如果該元素（已排序）大于新元素，將該元素移到下一位置

將新元素插入到該位置后

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(huán)內(nèi), 會(huì)導(dǎo)致在第13行出現(xiàn)j未聲明的錯(cuò)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(gè)數(shù)組

num.insertionSort(); //數(shù)組調(diào)用插入排序算法

快速排序

快速排序（英語：Quicksort），又稱劃分交換排序（partition-exchange sort）， 一種排序算法， 最早由東尼·霍爾提出。在平均狀況下，排序n個(gè)項(xiàng)目要Ο(n log n)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較， 但這種狀況并不常見。事實(shí)上，快速排序通常明顯比其他Ο(n log n)演算法更快， 因?yàn)樗膬?nèi)部循環(huán)（inner loop）可以在大部分的架構(gòu)上很有效率地被實(shí)現(xiàn)出來。 快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略來把一個(gè)序列（list）分為兩個(gè)子序列（sub-lists）。

步驟為：

從數(shù)列中挑出一個(gè)元素，稱為"基準(zhǔn)"（pivot），

重新排序數(shù)列，所有比基準(zhǔn)值小的元素?cái)[放在基準(zhǔn)前面，所有比基準(zhǔn)值大的元素?cái)[在基準(zhǔn)后面（相同的數(shù)可以到任一邊）。在這個(gè)分割結(jié)束之后，該基準(zhǔn)就處于數(shù)列的中間位置。這個(gè)稱為分割（partition）操作。

遞歸地（recursively）把小于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列和大于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列排序。

遞歸到最底部時(shí)，數(shù)列的大小是零或一，也就是已經(jīng)排序好了。這個(gè)演算法一定會(huì)結(jié)束，因?yàn)樵诿看蔚牡╥teration）中，它至少會(huì)把一個(gè)元素?cái)[到它最后的位置去。

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(shí)戰(zhàn)

擴(kuò)展思考

各種排序算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度

算法優(yōu)劣評(píng)價(jià)術(shù)語

穩(wěn)定性:

穩(wěn)定：如果 a 原本在 b 前面，而 a = b，排序之后 a 仍然在 b 的前面；

不穩(wěn)定：如果 a 原本在 b 的前面，而 a = b，排序之后 a 可能會(huì)出現(xiàn)在 b 的后面；

排序方式:

內(nèi)排序：所有排序操作都在內(nèi)存中完成，占用常數(shù)內(nèi)存，不占用額外內(nèi)存。

外排序：由于數(shù)據(jù)太大，因此把數(shù)據(jù)放在磁盤中，而排序通過磁盤和內(nèi)存的數(shù)據(jù)傳輸才能進(jìn)行，占用額外內(nèi)存。

復(fù)雜度:

時(shí)間復(fù)雜度: 一個(gè)算法執(zhí)行所耗費(fèi)的時(shí)間。

空間復(fù)雜度: 運(yùn)行完一個(gè)程序所需內(nèi)存的大小。

分享題目：javascript詞云,js標(biāo)簽云
標(biāo)題來源：http://chinadenli.net/article20/dsioeco.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供網(wǎng)頁設(shè)計(jì)公司、網(wǎng)站收錄、軟件開發(fā)、Google、全網(wǎng)營銷推廣、外貿(mào)建站

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)