Анализ работ, посвященных физиологии, акустике и восприятию звучащей речи, показывает, что соответствующие характеристики звуковых единиц не. Новое в лингвистике. Конспект По Русской Литературе. Выпуск 2. М. Издательство иностранной литературы, 1. Звегинцев. Настоящий второй выпуск сборника. Введение В Анализ Речи' title='Введение В Анализ Речи' />Якобсон Р. Фант Г. Введение в анализ речи. Введение в анализ сложности алгоритмов часть 4. Свободное владение русским языком наряду с родным является необходимостью каждого человека. Тема доклада называется Анализ. Сайт личная страница. Якобсон Р., Халле М., Фант Г. Введение в анализ речи различительные признаки. И это вполне понятно слишком велико количество возможных вариантов и оттенков, которые дает человеческая речь, в том числе и письменная. Халле ВВЕДЕНИЕ В АНАЛИЗ РЕЧИ 1. РАЗЛИЧИТЕЛЬНЫЕ ПРИЗНАКИ И ИХ КОРРЕЛЯТЫ. Опыт описания. Первый посвящен проблеме значения, второй излагает принципы дихотомической фонологии и, наконец, третий знакомит советского читателя с основными работами в области трансформационного анализа. Содержание. От редакции. Проблема значения. В. Проблема значения в современном зарубежном языкознании. C. Дескриптивная семантика и лингвистическая типология. Е. Анализ значения и составление словарей. Дж. Техника семантики Ч. Значение и лингвистический анализ. Л. Можно ли считать, что значения слов образуют структуру Дихотомическая фонология. В. В. Иванов Теория фонологических различительных признаков. Р. Введение в анализ речи. Глава вторая. Опыт описания различительных признаков. Р. Якобсон и M. Фонология и ее отношение к фонетике. Е. К вопросу о логическом описании языков в их фонологическом аспекте. M. Фонологическая система русского языка Лингвистико акустическое исследование. Б. Проблема метода в синхронной фонетике. Трансформационная грамматика. С. К. Теоретические основы трансформационной грамматики. Н. Синтаксические структуры. З. Совместная встречаемость и трансформация в языковой структуре. Д. Трансформационный анализ конструкций с творительным падежом в русском языке. Введение в анализ данных с помощью Pandas Хабрахабр. Сегодня речь пойдет о пакете Pandas. Данный пакет делает Python мощным инструментом для анализа данных. Пакет дает возможность строить сводные таблицы, выполнять группировки, предоставляет удобный доступ к табличным данным, а при наличии пакета matplotlib дает возможность рисовать графики на полученных наборах данных. Далее будут показаны основы работы с пакетом, такие как загрузка данных, обращение к полям, фильтрация и построение сводных. Основные структуры данных и их загрузка. Для начала, скажем, пару слов о структурах хранения данных в Pandas. Основными являются Series и Data. Frame. Он похож на простой словарь типа dict, где имя элемента будет соответствовать индексу, а значение значению записи. Перейдем непосредственно к работе с пакетом. Для начала анализа каких либо данных их надо загрузить. Pandas предоставляет широкий выбор источников данных, например SQLТекстовые файлы. Excel файлы. HTML. Подробней о них можно прочитать в документации. Это можно сделать функцией read. Давайте теперь, чтобы продемонстрировать все описанные выше возможности, следующие задачи в набор с городами магазинов добавим поле country и заполним соответствующими странамивыберем украинский магазин и поменяем его номердобавим магазин, полученный на предыдущем шаге, к общему спискудобавим количество из df. Итак, для добавления нового столбца в набор данных существует команда insert country. Для обращения к столбцам в Data. Frame существует 2 способа через точку Набор. Данных. Имя. Поляв квадратных скобках Набор. Данных. Условие должно содержать имена полей, в формате описанном выше, и условие, налагаемое на них. Таким образом выбрать брать интересующий магазин и заменить его номер можно так t df. Сделать это можно с помощью функции merge, которая соединяет два набора данных аналог join в SQL res df. В качестве параметров функция принимает набор данных который будет присоединен к исходномутип соединенияполе, по которому происходит соединение. Подробнее о параметрах можно прочитать в документации. Набор данных перед финальной операцией выглядит так shopcountrynameqty. Украина. Киев. Na. N4. 27. РФСамара. Беларусь. Минск. 49. РФИркутск. 24. 37. РФМосква. 13. 45. Украина. Киев. Na. N. Осталось построить сводную таблицу, чтобы понять, какое количество по каждой стране отгружено. Для этого существует функция pivot. В нашем примере функция в качестве параметров принимает список столбцов, по которым будет считаться агрегированные значениесписок столбцов, которые будут строками итоговой таблицыфункция, которая используется для агрегациипараметр для замены пустых значений на 0. Код для построения сводной выглядит так res. Показанные функции это только верхушка айсберга под название Pandas. В дальнейшем, я планирую написать серию статей в которых будет показана вся мощь данного пакета.