RÉPÉTITION N° 1. Déterminer à quel groupe d'opérations (édition ou formatage) appartiennent les actions suivantes : formatage Remplacement d'un caractère par un autre ; Insérez le mot manquant ; Changer la police ; Supprimer un morceau de texte ; Aligner le texte sur la largeur ; Vérification orthographique automatique ; Modification de l'espacement des lignes ; Modification de la taille des marges de page ; Supprimer un caractère erroné ; Rechercher et remplacer ; Déplacement de fragments de texte.

RÉPÉTITION N° 2. Déterminer à quel groupe (propriétés des caractères ou propriétés n° 2 des paragraphes) appartiennent les propriétés suivantes : paragraphes Police Alignement Espacement après le retrait de la première ligne Style Couleur Espacement des lignes Retrait gauche Avant le retrait Taille de la police (point) Retrait droit

RÉVISION N°3 : Lesquelles des phrases n°3 suivantes comportent correctement des espaces entre les mots et des signes de ponctuation ? Où ont été commises les erreurs ? 1) 2) 3) 4) De votre pays natal - mourez, ne partez pas. Diriger un discours, ce n’est pas tisser des souliers. Là où il est né, il s'est intégré. Parler est drôle, se cacher est un péché.

RÉPÉTITION N° 4. Sélectionnez les options à définir lors du réglage de la mise en page n° 4 : Style d'orientation Taille de police Format de papier Numéros de page Marges Espacement des lignes Retraits Style d'alignement des paragraphes

Visualisation – présentation d’informations sous une forme visuelle. Les informations textuelles sont présentées sous forme de listes, de tableaux, de schémas et accompagnées d'illustrations (photos, schémas, dessins). Visualisation de l'information Liste Tableau Diagramme Illustration Liste des matières 8e année 1. Algèbre 2. langue anglaise 3e année. Biologie 4. Étudiant. Géographie Mathématiques Informatique 5. Géométrie 6. Informatique et TIC Ivanov 7. Histoire 5 Sasha 4 8. Littérature 9. Sécurité des personnes Orlova Katya 4 5 10. Sciences sociales 11. Russe Petrov 12. Physique Vitya 5 5 13. Chimie 14. Diagramme de couleurs de dessin

LISTES Toutes sortes de listes dans les documents sont établies à l'aide de listes. Les éléments de liste sont considérés comme des paragraphes formatés selon un modèle unique. Structure de la liste À puces 1. 2. 3. 4. 5. 6. Langue russe Algèbre Sécurité des personnes Études sociales Biologie Technologie Calendrier des cours - exemple de liste numérotée Langue russe numérotée Littérature Algèbre Géométrie Physique Liste des matières étudiées en 7e année - exemple de liste à puces

La structure fait la distinction entre les listes à un seul niveau et celles à plusieurs niveaux. Une liste dont l'élément est lui-même une liste est dite multi-niveaux Exemple : Chapitre 1. Information et processus informationnels § 1. 1. L'information et ses propriétés 1. 1. 1. Information et signal 1. 1. 2. Types d'information 1. . 1. 3 Propriétés de l'information § 1. 2. Processus d'information 1. 2. 1. La notion de processus d'information 1. 2. 2. Collecte d'informations

OUTILS DE CRÉATION DE LISTES Vous pouvez créer rapidement des listes avec des marques et une numérotation à l'aide des boutons de la barre d'outils :

CHANGEMENT DES LISTES DE PUCES : Pour modifier le type de puce, vous pouvez utiliser le bouton Modifier. La fenêtre Modifier la liste à puces apparaît, contenant des notes supplémentaires. Lorsque vous cliquez sur le bouton Marqueur, la boîte de dialogue Symbole apparaît, dans laquelle vous pouvez sélectionner n'importe lequel des symboles comme marqueur de liste.

MODIFICATION DES LISTES NUMÉRÉES : Pour créer votre propre liste numérotée, cliquez sur le bouton Modifier. La fenêtre Modifier la liste numérotée apparaît. Le champ Format du nombre spécifie le texte avant et après le numéro de l'élément de liste, par exemple). Dans le champ Numérotation - style de numérotation. Le champ Commencer par... spécifie le chiffre (ou la lettre) par lequel la liste doit commencer. Pour modifier la police des numéros d'éléments de la liste, utilisez le bouton Police.

PRÉSENTONS LA LISTE DES APPAREILS INFORMATIQUES SOUS FORME D'UNE LISTE MULTI-NIVEAUX AVEC QUATRE NIVEAUX D'EMBIDIFICATION. Appareils ordinateur moderne Processeur Mémoire RAM Mémoire à long terme Lecteur de disque dur Disquette Mémoire flash Disques optiques CD DVD Périphériques d'entrée Clavier Souris Scanner Tablette graphique Appareil photo numérique Microphone Joystick Périphériques de sortie Moniteur Moniteur LCD Moniteur CRT Imprimante Imprimante matricielle Imprimante à jet d'encre Imprimante laser

Donnons à la première ligne un style de formatage, par exemple Titre 1. Appareils d'un ordinateur moderne Processeur Mémoire RAM Mémoire à long terme Disque magnétique dur Disquette Mémoire flash Disques optiques CD DVD Périphériques d'entrée Clavier Souris Scanner Tablette graphique

Transformons les lignes restantes en une liste § § à plusieurs niveaux. Pour ce faire, vous devez : sélectionner toutes les lignes restantes ; émettez la commande Format-List. Dans la boîte de dialogue Liste, accédez à l'onglet Multi-niveaux et sélectionnez-y une liste du type :

La liste prendra la forme suivante : Appareils d'un ordinateur moderne 1. Processeur 2. Mémoire 3. RAM 4. Mémoire à long terme 5. Disque magnétique dur 6. Disquette 7. Mémoire flash 8. Disques optiques 9. CD 10. DVD 11. Périphériques d'entrée 12 Clavier 13. Souris 14. Scanner 15. Tablette graphique 16. Appareil photo numérique 17. Microphone 18. Joystick 19. Périphériques de sortie 20. Moniteur 21. Moniteur LCD 22. Moniteur CRT 23. Imprimante 24. Imprimante matricielle 25. Imprimante à jet d'encre 26. Imprimante laser

Soulignons les points 3 à 10 et abaissons leur niveau. Pour ce faire, utilisez le bouton Augmenter le retrait Appareils d'un ordinateur moderne 1. Processeur 2. Mémoire 3. RAM 4. Mémoire à long terme 5. Disque magnétique dur 6. Disquette 7. Mémoire flash 8. Disques optiques 9. CD 10 . DVD 11. Périphériques d'entrée 12. Clavier 13. Souris 14. Scanner 15. Tablette graphique 16. Appareil photo numérique 17. Microphone 18. Joystick

La liste prendra la forme suivante : Appareils d'un ordinateur moderne 1. Processeur 2. Mémoire 2. 1. RAM 2. 2. Mémoire à long terme 2. 3. Disque magnétique dur 2. 4. Disquette 2. 5. Flash mémoire 2. 6. Disques optiques 2. 7. CD 2. 8. DVD 3. Périphériques d'entrée 4. Clavier 5. Souris 6. Scanner 7. Tablette graphique 8. Appareil photo numérique 9. Microphone 10. Joystick

Soulignons les points 2.3 – 2.8 et abaissons leur niveau. Pour ce faire, utilisez le bouton Augmenter le retrait Appareils d'un ordinateur moderne 1. Processeur 2. Mémoire 2. 1. RAM 2. 2. Mémoire à long terme 2. 3. Disque magnétique dur 2. 4. Disquette 2. 5. Mémoire flash 2. 6. Disques optiques 2. 7. CD 2. 8. DVD 3. Périphériques d'entrée 4. Clavier 5. Souris 6. Scanner 7. Tablette graphique 8. Appareil photo numérique 9. Microphone 10. Joystick

La liste prendra la forme suivante : Appareils d'un ordinateur moderne 1. Processeur 2. Mémoire 2. 1. RAM 2. 2. Mémoire à long terme 2. 2. 1. Disque magnétique dur 2. 2. 2. Disquette 2. . 2. 3. Mémoire flash 2. 2. 4. Disques optiques 2. 2. 5. CD 2. 2. 6. DVD 3. Périphériques d'entrée 4. Clavier 5. Souris 6. Scanner 7. Tablette graphique 8. Appareil photo numérique 9. Microphone 10. Manette

Sélectionnez les points 2. 2. 5 – 2. 2. 6 et abaissez leur niveau. Périphériques d'un ordinateur moderne 1. Processeur 2. Mémoire 2. 1. RAM 2. 2. Mémoire à long terme 2. 2. 1. Disque magnétique dur 2. 2. 2. Disquette 2. 2. 3. Mémoire flash 2 . 2. 4. Disques optiques 2. 2. 4. 1. CD 2. 2. 4. 2. DVD 3. Périphériques d'entrée 4. Clavier 5. Souris 6. Scanner 7. Tablette graphique 8. Appareil photo numérique 9. Microphone 10 .

Répétons des opérations similaires pour les autres éléments de la liste : 3. Périphériques d'entrée 3. 1. Clavier 3. 2. Souris 3. 3. Scanner 3. 4. Tablette graphique 3. 5. Appareil photo numérique 3. 6. Microphone 3. 7 . Joystick 4 . Périphériques de sortie 4. 1. Moniteur 4. 1. 1. Moniteur LCD 4. 1. 2. Moniteur CRT 4. 2. Imprimante 4. 2. 1. Imprimante matricielle 4. 2. 2. Imprimante à jet d'encre 4. 2. 3. Imprimante laser

Travaux pratiques sur le thème « Visualisation de l'information dans documents texte».

Texte donné :

Les astronautes les plus célèbres.

Cela fait 55 ans que le premier homme est allé dans l'espace. Depuis lors, plus de 500 personnes s’y sont rendues, dont plus de 50 femmes. Des représentants de 36 pays ont visité notre planète en orbite.

Youri Gagarine (1934-1968). Le 12 avril 1961, le vaisseau spatial Vostok-1 a été lancé depuis Baïkonour avec à son bord le premier cosmonaute de l'histoire. En orbite, Gagarine a fait des expériences simples : il a mangé, bu, pris des notes. L'astronaute a effectué 1 tour autour de la Terre, ce qui a duré 108 minutes. Le jour du vol historique a commencé à être célébré comme la Journée de la cosmonautique. Le 12 avril 1961 a changé à jamais la vie de l’humanité et de Gagarine lui-même. Il est devenu un symbole vivant.

Valentina Terechkova (née en 1937). Les premiers vols réussis des cosmonautes soviétiques ont donné naissance à l'idée du concepteur en chef Sergueï Korolev de lancer une femme dans l'espace. Depuis 1962, les candidats sont sélectionnés dans tout le pays. Parmi les cinq candidats préparés, Terechkova a été choisie, également en raison de son expérience professionnelle. La cosmonaute a effectué son premier vol le 16 juin 1963 à bord du vaisseau spatial Vostok-6. Le séjour dans l'espace a duré trois jours.

Alexeï Leonov (né en 1934). Il est le numéro 11 sur la liste des cosmonautes soviétiques. La renommée de Leonov lui a été apportée par son vol dans l'espace en tant que copilote du vaisseau spatial Voskhod-2 les 18 et 19 mars 1961. L'astronaute a effectué la première sortie dans l'espace de l'histoire, qui a duré 12 minutes 9 secondes. Au cours de ces moments historiques, Leonov a fait preuve d'un sang-froid exceptionnel - après tout, sa combinaison spatiale était enflée, ce qui rendait difficile la sortie dans l'espace. Le navire a atterri dans la taïga isolée et les cosmonautes ont passé deux jours dans le froid.

Neil Armstrong (né en 1930). Le 20 juillet, Neil Armstrong et le pilote Edwin Aldrin ont posé leur module lunaire dans la zone de Sea of ​​​​Tranquility. Le séjour à la surface de la Lune a duré 21,5 heures. Les astronautes ont également effectué une promenade sur la surface lunaire, d'une durée de 2,5 heures. La première personne à y avoir mis les pieds fut Neil Armstrong. Debout à la surface, l'astronaute a prononcé la phrase historique : "Ce n'est qu'un petit pas pour l'homme, mais un grand pas pour toute l'humanité."

Sergueï Krikalev (né en 1958). Deux personnes, Jerry Ross et Franklin Chang-Diaz, sont allées dans l'espace 7 fois. Mais le record du temps passé en orbite appartient aux cosmonautes soviétiques et russes. Il s'est envolé 6 fois dans le ciel, passant un total de 803 jours dans l'espace. L'astronaute a effectué son dernier vol en 2005, après avoir vécu six mois sur l'ISS.

Valéri Polyakov (né en 1942). La profession de Polyakov est celle de médecin, il est devenu docteur en sciences médicales et professeur. Dans l'histoire de l'URSS et de la Russie, Polyakov est devenu le cosmonaute n°66. Il détient le record du plus long séjour dans l'espace. Polyakov a passé 437 jours et 18 heures en orbite terrestre entre 1994 et 1995. Et l'astronaute a effectué son premier vol en 1988, au-dessus de la Terre du 29 août 1988 au 27 avril 1989. Ce vol a duré 240 jours, pour lesquels Valery Polyakov a reçu le titre de Héros de l'Union soviétique. Au total, Polyakov a passé 678 jours dans l'espace.

D'après le texte, composez :

Une liste numérotée des personnes ayant été dans l'espace, selon la date de leur vol (à partir de la première) ;

Illustrez le texte avec des images (Bureau - Dossier Espace) ;

À partir du texte, créez un tableau comme :

4) Dans le dossier « Évaluation », sélectionnez une image et évaluez votre travail pratique en insérant l'image sous le travail réalisé.

Dans le secteur russophone de l'Internet, il existe très peu d'exemples pédagogiques pratiques (et encore moins avec des exemples de code) d'analyse de messages texte en russe. Par conséquent, j'ai décidé de rassembler les données et d'examiner un exemple de clustering, car il n'est pas nécessaire de préparer les données pour la formation.

La plupart des bibliothèques utilisées sont déjà incluses dans la distribution Anaconda 3, je vous conseille donc de l'utiliser. Les modules/bibliothèques manquants peuvent être installés en standard via pip install « package name ».
Nous incluons les bibliothèques suivantes :

Importer numpy en tant que np importer des pandas en tant que pd importer nltk importer réimporter os importer des codecs depuis sklearn importer feature_extraction importer mpld3 importer matplotlib.pyplot en tant que plt importer matplotlib en tant que mpl
Vous pouvez prendre n'importe quelle donnée pour analyse. Puis cette tâche a attiré mon attention : Statistiques des requêtes de recherche pour le projet Dépenses gouvernementales. Ils devaient diviser les données en trois groupes : les organisations privées, gouvernementales et commerciales. Je ne voulais rien d'extraordinaire, j'ai donc décidé de vérifier comment le clustering fonctionnerait dans dans ce cas(pour l'avenir - pas vraiment). Mais vous pouvez télécharger des données depuis VK de certains publics :

Importer vk #passer l'identifiant de session session = vk.Session(access_token="") # URL pour recevoir access_token, au lieu de tvoi_id insérer l'identifiant de l'application VK créée : # https://oauth.vk.com/authorize?client_id =tvoi_id&scope=friends, pages,groups,offline&redirect_uri=https://oauth.vk.com/blank.html&display=page&v=5.21&response_type=token api = vk.API(session) poss= id_pab=-59229916 #les identifiants publics commencent par un moins, identifiant du mur utilisateur sans moins info=api.wall.get(owner_id=id_pab, offset=0, count=1) kolvo = (info//100)+1 shag=100 sdvig=0 h=0 temps d'importation while h 70) : imprimer(h) #pas condition préalable, juste pour contrôler la fin approximative du processus pubpost=api.wall.get(owner_id=id_pab, offset=sdvig, count=100) i=1 while i< len(pubpost): b=pubpost[i]["text"] poss.append(b) i=i+1 h=h+1 sdvig=sdvig+shag time.sleep(1) len(poss) import io with io.open("public.txt", "w", encoding="utf-8", errors="ignore") as file: for line in poss: file.write("%s\n" % line) file.close() titles = open("public.txt", encoding="utf-8", errors="ignore").read().split("\n") print(str(len(titles)) + " постов считано") import re posti= #удалим все знаки препинания и цифры for line in titles: chis = re.sub(r"(\<(/?[^>]+)>)", " ", ligne) #chis = re.sub() chis = re.sub("[^а-яА-Я ]", "", chis) posti.append(chis)
J'utiliserai les données de requête de recherche pour montrer à quel point les clusters de données textuelles sont peu courts. J'ai effacé le texte des caractères spéciaux et des signes de ponctuation à l'avance, ainsi que remplacé les abréviations (par exemple, entrepreneur individuel - entrepreneur individuel). Le résultat était un texte où chaque ligne contenait une requête de recherche.

Nous lisons les données dans un tableau et procédons à la normalisation, ramenant le mot à sa forme originale. Cela peut être fait de plusieurs manières en utilisant Porter stemmer, MyStem stemmer et PyMorphy2. Je voudrais vous avertir - MyStem fonctionne via un wrapper, la vitesse des opérations est donc très lente. Concentrons-nous sur le stemmer de Porter, même si personne ne vous empêche d'en utiliser d'autres et de les combiner entre eux (par exemple, passez par PyMorphy2, puis le stemmer de Porter).

Titres = open("material4.csv", "r", encoding="utf-8", erreurs="ignore").read().split("\n") print(str(len(titres)) + "demandes de lecture") depuis nltk.stem.snowball import SnowballStemmer stemmer = SnowballStemmer("Russe") def token_and_stem(text): tokens = filtered_tokens = pour le jeton dans les jetons : if re.search("[a-zA-Z]" , jeton) : filtered_tokens.append(token) stems = return stems def token_only(text) : tokens = filtered_tokens = pour le jeton dans les jetons : if re.search("[A-Z]", token) : filtered_tokens.append (TOKEN) RETOUR FILThed_TOKENS #Créer des dictionnaires (tableaux) à partir des fondations de Totalvocab_STEM = TOTALVOCAB_TOKEN = Pour I dans les titres : Allwords_SteMed = TOKEN_AND_STEM (I) #PRINT (Allwords_STAMM Ed) Totalvocab_Stem.Extend (Allwords_SteMed) Allwords_tokenized = Token_only (I) Totalvocab_token.exten allwords_to kénisé)

Pymorphie2

import pymorphy2 morph = pymorphy2.MorphAnalyzer() G= pour i dans les titres : h=i.split(" ") #print(h) s="" pour k dans h : #print(k) p = morph.parse( k).normal_form #print(p) s+=" " s += p #print(s) #G.append(p) #print(s) G.append(s) pymof = open("pymof_pod.txt", "w", encoding="utf-8", erreurs="ignore") pymofcsv = open("pymofcsv_pod.csv", "w", encoding="utf-8", erreurs="ignore") pour l'élément en G : pymof.write("%s\n" % élément) pymofcsv.write("%s\n" % élément) pymof.close() pymofcsv.close()

pymystem3

Fichiers exécutables de l'analyseur pour le courant système opérateur sera automatiquement téléchargé et installé la première fois que vous utilisez la bibliothèque.

Depuis pymystem3 import Mystem m = Mystem() A = for i dans les titres : #print(i) lemmas = m.lemmatize(i) A.append(lemmas) #Ce tableau peut être enregistré dans un fichier ou importé « sauvegardé » cornichon avec open ("mystem.pkl", "wb") comme handle : pickle.dump(A, handle)

Stopwords = nltk.corpus.stopwords.words("russian") #vous pouvez étendre la liste des mots vides stopwords.extend(["quoi", "ceci", "donc", "ici", "être", "comment ", "in", "k", "on"]) de sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizer n_featur=200000 tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=0.8, max_features=10000, min_df=0.01, stop_words=stopwords, use_idf= Vrai, tokenizer=token_and_stem, ngram_range=(1,3)) get_ipython().magic("time tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(titles)") print(tfidf_matrix.shape)
Sur la matrice résultante, nous commençons à appliquer diverses méthodes regroupement :

Num_clusters = 5 # Méthode K-means - KMeans de sklearn.cluster import KMeans km = KMeans(n_clusters=num_clusters) get_ipython().magic("time km.fit(tfidf_matrix)") idx = km.fit(tfidf_matrix) clusters = km.labels_.tolist() print(clusters) print (km.labels_) # MiniBatchKMeans depuis sklearn.cluster import MiniBatchKMeans mbk = MiniBatchKMeans(init="random", n_clusters=num_clusters) #(init="k-means++", ' random' ou un ndarray) mbk.fit_transform(tfidf_matrix) %time mbk.fit(tfidf_matrix) miniclusters = mbk.labels_.tolist() print (mbk.labels_) # DBSCAN depuis sklearn.cluster import DBSCAN get_ipython().magic(" time db = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=10).fit(tfidf_matrix)") labels = db.labels_ labels.shape print(labels) # Clustering aggloméré depuis sklearn.cluster import AgglomerativeClustering agglo1 = AgglomerativeClustering(n_clusters=num_clusters, affinity ="euclidean") #affinité vous pouvez en choisir une ou tout essayer tour à tour : cosinus, l1, l2, manhattan get_ipython().magic("time réponse = agglo1.fit_predict(tfidf_matrix.toarray())") réponse.shape
Les données reçues peuvent être regroupées dans une trame de données et le nombre de requêtes incluses dans chaque cluster peut être compté.

#k-means clusterkm = km.labels_.tolist() #minikmeans clustermbk = mbk.labels_.tolist() #dbscan clusters3 = labels #agglo #clusters4 =answer.tolist() frame = pd.DataFrame(titles, index = ) #k-means out = ( "titre": titres, "cluster": clusterkm ) frame1 = pd.DataFrame(out, index = , columns = ["titre", "cluster"]) #mini out = ( "titre" : titres, "cluster": clustermbk ) frame_minik = pd.DataFrame(out, index = , columns = ["title", "cluster"]) frame1["cluster"].value_counts() frame_minik["cluster"].value_counts ()
À cause de grande quantité les requêtes ne sont pas très pratiques pour consulter les tableaux et j'aimerais plus d'interactivité pour comprendre. Par conséquent, nous réaliserons des graphiques des positions relatives des requêtes les unes par rapport aux autres.

Vous devez d’abord calculer la distance entre les vecteurs. A cet effet, la distance cosinus sera utilisée. Les articles suggèrent d'utiliser la soustraction à partir de un pour qu'il n'y ait pas de valeurs négatives et soient comprises entre 0 et 1, nous ferons donc de même :

Depuis sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity dist = 1 - cosine_similarity(tfidf_matrix) dist.shape
Étant donné que les graphiques seront bidimensionnels et tridimensionnels et que la matrice de distance originale sera à n dimensions, des algorithmes de réduction de dimensionnalité devront être utilisés. Il existe de nombreux algorithmes parmi lesquels choisir (MDS, PCA, t-SNE), mais choisissons la PCA incrémentielle. Ce choix a été fait pour des raisons d'application pratique - j'ai essayé MDS et PCA, mais BÉLIER Je n'en avais pas assez (8 gigaoctets) et lorsque le fichier d'échange a commencé à être utilisé, j'ai pu immédiatement redémarrer l'ordinateur.

L'ACP incrémentielle est utilisée en remplacement de l'analyse en composantes principales (ACP) lorsque l'ensemble de données à décomposer est trop volumineux pour tenir en mémoire. IPCA crée une approximation de bas niveau des données d'entrée en utilisant une empreinte mémoire indépendante du nombre d'échantillons de données d'entrée.

# Méthode des composants principaux - PCA depuis sklearn.decomposition import IncrementalPCA icpa = IncrementalPCA(n_components=2, batch_size=16) get_ipython().magic("time icpa.fit(dist) #demo =") get_ipython().magic(" time demo2 = icpa.transform(dist)") xs, ys = demo2[:, 0], demo2[:, 1] # PCA 3D à partir de sklearn.decomposition import IncrementalPCA icpa = IncrementalPCA(n_components=3, batch_size=16) get_ipython ().magic("heure icpa.fit(dist) #demo =") get_ipython().magic("heure ddd = icpa.transform(dist)") xs, ys, zs = ddd[:, 0], ddd [:, 1], ddd[:, 2] #Vous pouvez immédiatement voir à peu près quel sera le résultat final #from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #fig = plt.figure() #ax = fig.add_subplot(111, projection= "3d") #ax.scatter(xs, ys, zs) #ax.set_xlabel("X") #ax.set_ylabel("Y") #ax.set_zlabel("Z") #plt.show()
Passons directement à la visualisation elle-même :

Depuis matplotlib import rc #inclure les symboles russes sur le graphique font = ("family" : "Verdana")#, "weigth": "normal") rc("font", **font) #vous pouvez générer des couleurs pour l'importation de clusters random def generate_colors(n): color_list = for c in range(0,n): r = lambda: random.randint(0,255) color_list.append("#%02X%02X%02X" % (r(),r( ), r())) return color_list #set colours cluster_colors = (0 : "#ff0000", 1 : "#ff0066", 2 : "#ff0099", 3 : "#ff00cc", 4 : "#ff00ff", ) # nous donnons des noms aux clusters, mais à cause du caractère aléatoire, laissez-les simplement 01234 cluster_names = (0 : "0", 1 : "1", 2 : "2", 3 : "3", 4 : " 4",) #matplotlib inline #créer un bloc de données contenant les coordonnées (de PCA) + les numéros de cluster et les requêtes elles-mêmes df = pd.DataFrame(dict(x=xs, y=ys, label=clusterkm, title=titles) ) #group by clusters groups = df .groupby("label") fig, ax = plt.subplots(figsize=(72, 36)) #figsize selon votre goût pour le nom, regroupez en groupes : ax.plot(group. x, group.y, marqueur= "o", linestyle="", ms=12, label=cluster_names, color=cluster_colors, mec="none") ax.set_aspect("auto") ax.tick_params(axis= " x", which="both" , bottom="off", top="off", labelbottom="off") ax.tick_params(axis= "y", which="both", left="off", top ="off", labelleft=" off") ax.legend(numpoints=1) #afficher la légende d'un seul point #ajouter des étiquettes/noms aux positions x,y avec requête de recherche#for i in range(len(df)): # ax.text(df.ix[i]["x"], df.ix[i]["y"], df.ix[i]["title "], taille=6) #show chart plt.show() plt.close()
Si vous décommentez la ligne en ajoutant des noms, cela ressemblera à ceci :

Exemple avec 10 clusters

# Tracez fig, ax = plt.subplots(figsize=(25,27)) ax.margins(0.03) pour le nom, groupe dans groups_mbk : points = ax.plot(group.x, group.y, Marker="o" , linestyle="", ms=12, #ms=18 label=cluster_names, mec="none", color=cluster_colors) ax.set_aspect("auto") labels = tooltip = mpld3.plugins.PointHTMLTooltip(points, labels, voffset=10, hoffset=10, #css=css) mpld3.plugins.connect(fig, tooltip) # , TopToolbar() ax.axes.get_xaxis().set_ticks() ax.axes.get_yaxis().set_ticks() #ax.axes.get_xaxis().set_visible(False) #ax.axes.get_yaxis().set_visible(False) ax.set_title("Mini K-Means", taille=20) #groups_mbk ax.legend(numpoints=1 ) mpld3.disable_notebook() #mpld3.display() mpld3.save_html(fig, "mbk.html") mpld3.show() #mpld3.save_json(fig, "vivod.json") #mpld3.fig_to_html(fig) fig , ax = plt.subplots(figsize=(51,25)) scatter = ax.scatter(np.random.normal(size=N), np.random.normal(size=N), c=np.random.random (taille=N), s=1000 * np.random.random(size=N), alpha=0.3, cmap=plt.cm.jet) ax.grid(color="white", linestyle="solid") hache .set_title("Clusters", size=20) fig, ax = plt.subplots(figsize=(51,25)) labels = ["point (0)".format(i + 1) pour i dans la plage(N) ] tooltip = mpld3.plugins.PointLabelTooltip(scatter, labels=labels) mpld3.plugins.connect(fig, tooltip) mpld3.show()fig, ax = plt.subplots(figsize=(72,36)) pour le nom, le groupe en groupes : points = ax.plot(group.x, group.y, Marker="o", linestyle="", ms=18, label=cluster_names, mec="none", color=cluster_colors) ax.set_aspect( "auto") labels = tooltip = mpld3.plugins.PointLabelTooltip(points, labels=labels) mpld3.plugins.connect(fig, tooltip) ax.set_title("K-means", size=20) mpld3.display()
Désormais, lorsque vous survolez n'importe quel point du graphique, un texte avec la requête de recherche correspondante apparaît. Un exemple de fichier HTML terminé peut être consulté ici : Mini K-Means

Si vous le souhaitez en 3D et avec une échelle redimensionnable, il existe un service appelé Plotly, qui dispose d'un plugin pour Python.

Terrain 3D

#par exemple, juste un graphique 3D à partir des valeurs obtenues import plotly plotly.__version__ import plotly.plotly as py import plotly.graph_objs as go trace1 = go.Scatter3d(x=xs, y=ys, z=zs, mode ="marqueurs", marqueur=dict(size=12, line=dict(color="rgba(217, 217, 217, 0.14)", width=0.5), opacity=0.8)) data = layout = go.Layout( margin=dict(l =0, r=0, b=0, t=0)) fig = go.Figure(data=data, layout=layout) py.iplot(fig, filename="cluster-3d-plot" )

Et comme dernier point, effectuons un clustering hiérarchique (agglomératif) en utilisant la méthode de Ward pour créer un dendogramme.

Dans : depuis scipy.cluster.hierarchy import ward, dendrogram linkage_matrix = ward(dist) fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 20)) ax = dendrogram(linkage_matrix, orientation="right", labels=titles) ; plt.tick_params(\ axis= "x", which="both", bottom="off", top="off", labelbottom="off") plt.tight_layout() #enregistrer le dessin plt.savefig("ward_clusters2 . png", dpi=200)
Conclusions

Malheureusement, il existe de nombreuses questions non résolues dans le domaine de la recherche sur les langues naturelles, et toutes les données ne peuvent pas être facilement et simplement regroupées en groupes spécifiques. Mais j'espère que ce guide augmentera l'intérêt pour ce sujet et fournira une base pour d'autres expériences.

Abstrait leçon ouverte sur le sujet

" Visualisation des informations dans des documents texte. Tableaux"

Objectif de la leçon :

Pédagogique : favoriser la formation des concepts - tableau, cellule, ligne, colonne d'un tableau, édition et formatage des tableaux, apprendre à insérer un tableau dans un document, à l'éditer et à le formater.

Du développement : développer la pensée logique et rationnelle des étudiants, développer l'indépendance dans la maîtrise des capacités d'un PC lors de l'exécution travaux pratiques.

Pédagogique : cultiver une attitude bienveillante envers l’équipement des cours d’informatique, favoriser l’activation des capacités créatives des élèves, cultiver une estime de soi adéquate à l’égard des résultats de leurs activités.

Type de cours : leçon d'apprentissage de nouveau matériel

Structure d'une session de formation:

Moment organisationnel ;

Actualisation et motivation ;

Apprendre du nouveau matériel ;

Consolidation primaire ;

Résumer la leçon ;

Devoirs.

Formes d'organisation de l'activité cognitive:

collectif;

frontale;

individuel.

Méthodes pédagogiques :

explicatif et illustratif;

rechercher partiellement ;

reproducteur.

Progression de la leçon

Légendes des diapositives :

HORAIRE Lundi : algèbre, chimie, russe, éducation physique ; Mardi : informatique, littérature, géométrie, histoire ; Mercredi : physique, biologie, russe, algèbre ; Jeudi : littérature, sécurité des personnes, informatique, algèbre, éducation physique ; Vendredi : chimie, géométrie, histoire

Ligne de colonne du tableau

Cellule du tableau Les cellules du tableau peuvent contenir différents types données (texte, chiffres, images, etc.)

Vous pouvez insérer un tableau vide dans le document, pour cela, dans Microsoft Word utilisez le menu Insertion – Tableau :

Spécifiez le nombre requis de lignes et de colonnes

Se déplacer dans le tableau : En appuyant sur la touche Tab. En appuyant sur les touches curseur. En utilisant la souris. Sélectionner les éléments du tableau :

À l'avenir, les paramètres du tableau pourront être modifiés à l'aide de menu contextuel(RMB) : Insérez ou supprimez des lignes, des colonnes et des cellules ; Modifier la largeur des colonnes et la hauteur des lignes ; Divisez les cellules ou fusionnez avec les cellules voisines.

Vous pouvez modifier l'apparence du tableau : Travailler avec des tableaux - Designer

Travaux pratiques : Tâche 1 : Créer un tableau selon l'échantillon, le remplir de données par copie : Lundi Mardi Mercredi Jeudi 1 cours biologie algèbre histoire physique 2 cours algèbre biologie algèbre histoire 3 cours histoire physique biologie algèbre horaire des cours de 8e année

Tâche 2 : Créer un tableau basé sur l'échantillon. Bulletin scolaire d'un élève de 8e Semestre I II Trimestre I II III IV Algèbre 5 4 4 5 Géométrie 3 4 3 4 Physique 4 5 4 5 Histoire 5 4 5 4 Biologie 4 5 3 5 Chimie 5 4 4 4 Informatique 4 5 5 5 Littérature 4 4 ​​3 4

Tâche supplémentaire: Créez un tableau selon l'exemple : Bulletin scolaire d'un élève de 8e

Critères d'évaluation : Tâche 1 – « 2-3 » points Tâche 2 – « 2-3 » points Tâche supplémentaire – « 1 » point « 5 » – 6-7 points « 4 » – 5 points « 3 » – 3-4 points

Merci de votre attention !

Aperçu :

Travaux pratiquessur le thème « Insérer des tableaux dans un document »

Tâche 1 : Travailler avec un tableau

1. Créez un tableau selon l'échantillon, remplissez-le avec des données par copie :

Horaire des cours de 8e année

1. Insérez une colonne de droite dans le tableau (vendredi), remplissez-la.

Tâche 2 : Créez un tableau comme celui-ci :

Bulletin scolaire des élèves de 8e année

Carte des cours technologiques

Classe: 7 "A"

UMK : Informatique : manuel pour la 7e année / L.L. Bosova, A. Yu. Bosova. – 5e éd. - M. : BINOM. Laboratoire de connaissances, 2016. - 224 p. : je vais.

Sujet: Visualisation des informations dans des documents texte.

Objectif de la leçon : Formation d'idées sur la variété et l'opportunité de la visualisation d'informations dans les traitements de texte.

Objectifs de la leçon :

1. Sujet

Initier les étudiants aux outils de structuration et de visualisation informations textuelles;

Se faire une idée sur la façon de créer des listes et les possibilités de les utiliser dans des documents texte ;

Se faire une idée de la façon de créer des tableaux et des possibilités de les utiliser dans des documents texte ;

Apprenez à créer des listes numérotées et à puces à plusieurs niveaux.

Créer un besoin de connaissances sur le sujet ;

Apprendre à choisir les outils des technologies de l'information et de la communication pour créer des documents texte ;

Développer des compétences en utilisation rationnelle des outils disponibles.

3. Personnel

Développer chez les étudiants la préparation et la capacité à l'auto-éducation basées sur la motivation pour l'apprentissage et la connaissance ;

Créer un besoin d'expression de soi et de réalisation de soi ;

Inculquer les compétences de maîtrise de soi et d’estime de soi.

1. Moment d'organisation (initiation)

Accueille les élèves, vérifie l'état de préparation pour le cours, organise l'attention des enfants.

Accueillir les professeurs, vérifier la disponibilité du matériel pédagogique sur les tables, organiser leur lieu de travail.

Communicatif: planifier une collaboration éducative avec ses pairs

Personnel : préparation psychologique des étudiants à la leçon, autodétermination

2. Vérifiez devoirs

Contrôle des devoirs (en binôme, contrôle mutuel)

Vérifier les devoirs (par deux, au hasard)

Cognitif: structuration des connaissances, réflexion sur les méthodes et conditions d'action, contrôle et évaluation du processus et des résultats des activités

Personnel : capacité à travailler en binôme

3. Actualiser les connaissances et formuler le sujet et les objectifs de la leçon

Dans la dernière leçon, vous vous êtes familiarisé avec le nouveau concept de « formatage » du texte. Qu'est-ce que c'est?

Que pouvez-vous changer lors du formatage des caractères ?

Des paragraphes ?

Quels paramètres de page pouvez-vous définir pour une feuille de calcul ? éditeur de texte?

Pour connaître le sujet de notre leçon, regardons la diapositive 1 (sur la diapositive il y a un texte répertoriant l'appareil informatique, séparé par des virgules et disposé en liste ; sur la diapositive de

liste des microdistricts de la ville de Stavropol, schéma, fragment d'un journal de classe avec notes).

Quelles informations sont plus faciles à percevoir pour nous ?

Quel type d'informations selon la méthode de perception peut inclure des listes, des diagrammes, des tableaux ?

Essayez de formuler le sujet de notre leçon.

Répondez aux questions:

Décoration de texte

Police, taille de police, style, couleur ;

Alignement, retrait de la première ligne, interligne, retraits gauche et droit, espaces avant et après ;

Marges, orientation, format du papier.

Liste, graphique, tableau ;

visuel (visuel).

Formulez le sujet de la leçon « Visualisation d'informations dans des documents texte ».

Cognitif: structuration des connaissances, réflexion sur les méthodes et conditions d'action, contrôle et évaluation du processus et des résultats des activitésRéglementaire : développement de la capacité de formuler le sujet et le but de la leçon conformément aux tâches et aux normes de la langue russe

Communicatif: Orientation vers un interlocuteur, capacité d'écoute de l'interlocuteur, capacité d'argumenter son opinion, de convaincre et de céder

Personnel: développement de la pensée logique, connaissance des normes morales fondamentales

4. Assimilation de nouvelles connaissances

On sait que les informations textuelles sont mieux perçues par une personne si ellesvisualisé - organisés sous forme de listes, de schémas, de tableaux, accompagnés d'images graphiques (dessins, photos). Selon la méthode de conception, ils distinguentnuméroté Et marqué listes (exemple sur la diapositive 2).

Par structure : de plain-pied Et multi-niveaux .

Pour décrire un certain nombre d'objets possédant les mêmes ensembles de propriétés, le plus souvent

sont utilisés tableaux , composé de lignes et de colonnes (structure du tableau sur la diapositive 3).

Les tableaux peuvent contenir des textes, des chiffres,photos (sur la diapositive 4, il y a un exemple de tableau contenant des textes, des chiffres et des images). Vous pouvez créer vos propres dessins en utilisant éditeurs graphiques, vous pouvez utiliser ceux déjà créés ou trouvés sur Internet. Dans de nombreux traitements de texte, vous pouvez créer des images à partir de formes automatiques (sur la diapositive 5, vous trouverez un exemple de primitives graphiques dans Word).

Regardez une présentation sur le sujet, notez brièvement les aspects importants du matériel dans votre cahier d'exercices.

Cognitif: développement de l'activité cognitive

Réglementaire : planifier vos activités pour résoudre un problème donné, suivre le résultat obtenu, corriger le résultat obtenu

Personnel: développement de la mémoire, de l'attention, de la mémoire visuelle et auditive, de la capacité de mener de manière autonome des activités d'apprentissage

Communicatif: développement du discours dialogique

5. Consolidation primaire du matériau

Et pour consolider vos connaissances sur ce sujet, je vous propose de faire un test sur les options. (Annexe 1)

Ils réalisent le test (selon les options) et le soumettent à l'enseignant pour vérification.

Cognitif: choix le plus moyens efficaces terminer la tâche

Personnel: développer la capacité d’atteindre des objectifs et d’évaluer les résultats de son travail

Communicatif: capacité à travailler en groupe, développement du discours dialogique

6. Atelier informatique

Pour consolider les connaissances acquises, je propose de faire des travaux pratiques sur ordinateur (Annexe 2)

Effectuer des travaux pratiques sur ordinateur.

Personnel: développer la capacité d’atteindre des objectifs et d’évaluer les résultats de son travail ; formation et développement

pensée analytique

7. Résumé de la leçon, réflexion

Évaluation des travaux pratiques des étudiants (les notes sont publiées dans un journal).

Réflexion:

Résumez votre travail.

Donnez un bilan émotionnel de votre travail en choisissant l'image appropriée (sur des cartes) et dessinez-la dans les marges de votre cahier d'exercices en face du sujet de la leçon.

Présenter les travaux pratiques réalisés à l'enseignant.

Ils réalisent un bilan psycho-émotionnel de leur travail, dessinent des pictogrammes correspondant aux émotions dans le cahier d'exercices en face du thème du cours.

Cognitif: construire un énoncé de parole oralement, surveiller et évaluer le processus et les résultats des activités

Réglementaire : suivre et évaluer vos activités pendant la leçon

Communication : capacité d’écoute et de dialogue, de formuler et d’argumenter son opinion

Personnel: réflexion sur les modalités et conditions d'action, de contrôle et d'évaluation du processus et des résultats des activités

Annexe 1

1 possibilité

1. Une liste numérotée doit être utilisée lorsque :

3) description des objets dans la pièce
4) lister le matériel présent dans la classe

2. Les propriétés des données dans les cellules sont déterminées par :

1) propriétés des frontières
2) taille de la police
3) tailles de cellules
4) type de données numériques dans les cellules

3. Prêt images graphiques peut être édité à l'aide de traitements de texte :

1) changer la luminosité
2) créer de nouveaux calques
3) changer les couleurs des bitmaps
4) créer une animation

4. Pour reconnaître le texte d'un support imprimé et le saisir dans la mémoire de l'ordinateur pour l'éditer, il est conseillé d'utiliser :

1) caméra vidéo
2) clavier
3) scanner
4) micro

5.

Appareil automatique a recodé un message en russe d'un code de 8 bits à un code de 4 bits. Dans le même temps, le volume du message recodé a diminué de 128 octets. La longueur du message original en caractères est de _____ caractères.

6. Effectuez les calculs et entrez la valeur numérique.

Le volume d'informations d'un mot de 24 caractères en codage Unicode est de _____ octets.

Option 2

1. Liste à puces doit être utilisé lorsque :

1) élaborer un algorithme d'action
2) lister les types de fleurs dans le parterre de fleurs
3) description de la séquence d'actions pour travailler avec l'appareil
4) description de toute séquence

2. Apparence les tableaux définissent(s) :

3. En utilisant un traitement de texte dans une image finie, vous ne pouvez pas :

1) changer la luminosité
2) redimensionner l'image
3) changer le contraste
4) introduire de nouvelles couches

4. Pour la traduction automatique de documents texte, utilisez :

1) scanner
2) traitement de texte
3) scanner
4) programmes de traduction

5. Effectuez les calculs et entrez la valeur numérique.

L'automate a recodé le message en russe d'un code de 16 bits à un code de 8 bits. Dans le même temps, le volume du message recodé a diminué de 128 octets. La longueur du message original en caractères est de _____ caractères.

6. Effectuez les calculs et entrez la valeur numérique.

Le volume d'informations d'un mot de 16 caractères en codage Unicode est de _____ octets.

Annexe 2

Visualisation de l'information : travailler avec un tableau

Tâche 1 : Créer un tableau

Horaire des cours :

Avancement des travaux :

Utilisez l'onglet "Insérer"

Sélectionnez le tableau (4 lignes, 5 colonnes). Remplissez le tableau avec des données (police –Fois Nouveau romain , taille12) en utilisant la copie (onglet –Ctrl+ Ins – Changement+ Ins):

Insérez la colonne de droite dans le tableau (vendredi) et remplissez-la également.

Ajoutez une ligne "jour de la semaine" en cliquant sur clic droit souris dans n’importe quelle cellule de la première ligne.

1. Sélectionnez la commande "insérer", "insérer des lignes en haut"

1. Dans la ligne qui apparaît, sélectionnez les cellules situées au dessus des jours de la semaine :

1. Cliquez avec le bouton droit sur l’une des cellules sélectionnées et sélectionnez la commande « fusionner les cellules ».

1. Tapez l'expression « jour de la semaine ».