7-2 寻找大富翁

7-2 寻找大富翁 分数 25 全屏浏览题目 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。

结构化、半结构化和非结构化数据

一、结构化数据 结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。 二、半结构化数据 半结构化数据是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。 所以，半结构化数据的扩展性是很好的。 三、非结构化数据 非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。 非结构化数据其格式非常多样，标准也是多样性的，而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。 基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。 非结构化数据，包括视频、音频、图片、图像、文档、文本等形式。

非结构化文本到结构化数据

将非结构化文本转换为结构化数据是一项常见且重要的任务，特别是在数据分析、自然语言处理和机器学习领域。以下是一些方法和工具，可以帮助大家从非结构化文本中提取有用的结构化数据。 1、问题背景文本数据在我们的日常生活中无处不在，如何将这些文本数据转换为结构化数据是非常有用的，它可以帮助我们更好地管理和利用这些数据。 然而，将非结构化文本转换为结构化数据是一项具有挑战性的任务，因为非结构化文本通常是杂乱无章且不规则的。2、解决方案将非结构化文本转换为结构化数据的解决方案之一是使用自然语言处理（NLP）技术。 NLP技术可以帮助我们理解文本的含义，并将其转换为计算机能够理解的结构化数据。 不同的方法适用于不同类型的非结构化文本和不同的需求，我们可以根据具体的需求和数据选择合适的方法或组合多种方法来实现从非结构化文本到结构化数据的转换。

PTA 7-2 符号配对（20 分）

7-2 符号配对（20 分） 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对：/*与*/、(与)、[与]、{与}。 输入格式: 输入为一个C语言源程序。

Python爬虫(九)_非结构化数据与结构化数据

爬虫的一个重要步骤就是页面解析与数据提取。 更多内容请参考：Python学习指南 页面解析与数据提取 实际上爬虫一共就四个主要步骤： 定（要知道你准备在哪个范围或者网站去搜索） 爬（将所有的网站的内容全部爬下来） 取（分析数据，去掉对我们没用处的数据 ） 存（按照我们想要的方式存储和使用） 表（可以根据数据的类型通过一些图标展示） 以前学的就是如何从网站去爬数据，而爬下来的数据却没做分析，现在，就开始对数据做一些分析。 数据，可分为非结构化数据和结构化数据 非结构化数据：先有数据，再有结构 结构化数据：先有结构，再有数据 不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理 非结构化的数据处理 文本、电话号码、邮箱地址 正则表达式 Python正则表达式 HTML文件 正则表达式 XPath CSS选择器 结构化的数据处理 JSON文件 JSON Path 转化为Python类型进行操作（json类） XML文件 转化为Python

7-2 树种统计 (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924532 7-2 树种统计 (20 分) 随着卫星成像技术的应用，自然资源研究机构可以识别每一棵树的种类

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

7-2 到底有多二

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96301355 7-2 到底有多二 一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值 输入样例： -13142223336 输出样例： 81.82% 鸣谢安阳师范学院段晓云老师和软件工程五班李富龙同学补充测试数据！

图片结构化信息提取：从非结构化图像到结构化数据

摘要： 图片结构化信息提取是将非结构化的图像内容转换为结构化数据的过程。 一、非结构化图像与结构化数据的鸿沟 1.1 图像内容的非结构化特性 图片是一种典型的非结构化数据。在一张图片中，包含了丰富的视觉信息，这些信息以像素矩阵的形式存储，难以直接被计算机系统理解和处理。 1.2 结构化数据的应用价值 将图片内容转换为结构化数据，可以带来多方面的应用价值： 可检索性：结构化数据可以建立索引，支持基于内容的检索 可分析性：结构化数据可以参与计算和分析，支持统计、聚合等操作 可对接性：结构化数据可以方便地与其他系统对接，融入现有的数据处理流程 因此，图片结构化信息提取成为连接视觉内容与数据应用的关键环节。 图片结构化信息提取可以自动从图片中提取类别、场景、对象等标签信息，形成结构化的标签数据。这些标签数据可以直接用于内容平台的标签体系。

Spark读取结构化数据

qr-code.png 读取结构化数据 Spark可以从本地CSV，HDFS以及Hive读取结构化数据，直接解析为DataFrame，进行后续分析。 .toDF() def main(args: Array[String]): Unit = { df.show() df.printSchema() } } 读取Hive数据 返回的DataFrame可以做简单的变化，比如转换 数据类型，对重命名之类。 import org.apache.spark.sql. new_col2") def main(args: Array[String]): Unit = { df.show() df.printSchema() } } 读取HDFS数据 HDFS上没有数据无法获取表头，需要单独指定。

python 结构化保存数据

原来的数据都是散着的，我让他按照excel这种格式记录好给我，其实就是将非结构化的数据结构化，便于我后期灵活处理，比如导入数据库或者转换成json的都可以。 当时我先将数据结构化到json文件中了，主要做了图片的地址处理，后面的案例也是用的这个数据，后期不管你是要做卡片展示或者什么都非常方便。 想的是将文本数据结构化导出，放到数据库中去，以后直接从数据库里面随意取，如果都打上知识点，难度等标签，那么价值会更大。这个属于内容建设的问题了。 首先我将网页的内容导出md格式。 最后保存到json文件中，即完成文档数据到结构化数据的转换。 经过这几个案例的折腾，我开始发现很多内容其实都可以将其结构化保存下来，这样以后你要展示，只要从数据库中提取数据，改改外壳，就可以以不同的形式展示，同时原始核心数据又得以保存下来。

PTA 7-2 方阵循环右移

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

数据科学 IPython 笔记本 9.11 结构化数据：NumPy 的结构化数组

9.11 结构化数据：NumPy 的结构化数组 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。 这里没有任何东西告诉我们三个数组是相关的；如果我们可以使用单一结构来存储所有这些数据，那将更自然。NumPy 可以使用结构化数组处理这个问题，结构化数组是具有复合数据类型的数组。 回想一下，之前我们使用这样的表达式创建了一个简单的数组： x = np.zeros(4, dtype=int) 我们可以使用复合数据类型规范，以相似方式创建结构化数组： # 使用结构化数组的复合数据类型 创建结构化数组 可以通过多种方式规定结构化数组数据类型。 如果你发现自己为处理结构化数据的遗留 C 或 Fortran 库编写 Python 接口，你可能会发现结构化数组非常有用！

结构化数据：提升网页排名

结构化数据后在搜索结果中展示的例子 结构化数据标志在搜索结果页显示星号和评分，请注意下图片段上方的星号和评分，这通称搜索结果丰富片段，额外的扩展信息。 关于结构化数据可以查看谷歌和必应结构化数据官方文档分别是： 结构化数据简介： https://developers.google.com/search/docs/guides/intro-structured-data BING搜索RECIPES BEEF搜索结果页如图： 结构化数据标志丰富搜索结果页信息 这些信息来自哪里，搜索引擎是如何获取这些数据？ 谷歌和必应目前支持的结构化数据在不断地增加，我们经常会看到下面这个搜索结果： 谷歌搜索结果页展示丰富的信息图 谷歌通过分析网页信息图结构化数据生成丰富信息图，但它也允许你提交信息图。 结构化数据是否对排名有利，看情况，例如RECIPE在BING的搜索结果第一排，评论通常起到的作用是提高点击率。

Python：非结构化数据-XPath

Xpath表达式：/Root//Person[contains(Blog,'cn') and contains(@ID,'01')] 提取多个标签下text 在写爬虫的时候，经常会使用xpath进行数据的提取