Sort小结

首先使用sort需要一个头文件#include
最简单的使用就是sort(begin,end);
如果是要排序a数组,要排序其前五个数,就是sort(a,a+5);
注意!注意!注意!:这里的begin 和 end 一定要搞清楚,如果从a[1]开始排序,就是sort(a+1,a+5+1),而不是sort(a+1,a+5)。这也算一个易错点吧。。千万别因为这个小错误,导致整个题目出错(唉。。调试了很久,发现错误之后超蓝瘦)

上述的都是默认的从小到大的排序,如果是要倒序,就要用到一个判断的函数:
bool compare(int x,int y) {
return x > y;
}
sort就应该这样打:sort(a,a+×,compare);

那么如果你有什么结构体,是要这样判断:

struct node {
    int a,b,c;
};
bool cmp(node x,node y) {
   if (x.a!=y.a) return x.a > y.a;//这里是有优先级的
   if (x.b!=y.b) return x.b > y.b;
   .....
}
### 豆瓣电影数据分析总结报告 #### 1. 数据获取与预处理 为了进行有效的数据分析,首先需要构建一个稳定的数据收集机制。在此过程中,Python编写的网络爬虫被用来抓取豆瓣平台上的公开电影资料[^1]。这些原始数据包含了丰富的信息字段,如电影名称、导演、演员阵容、上映日期、类型标签及观众评价等。 #### 2. 数据清洗与转换 由于互联网资源往往存在一致性和冗余情况,在正式进入分析阶段前,必须对所获得的信息实施严格的清理工作。这一步骤涉及去除重复记录、填补缺失值以及标准化同来源之间的差异等问题[^2]。 #### 3. 探索性数据分析(EDA) 完成初步准备之后,可以开始探索数据集内部特征及其潜在模式。例如,通过计算各类别下影片数量分布来了解市场偏好;或是绘制时间序列图观察特定时间段内作品质量变化趋势。此外,还可以借助聚类算法发现隐藏于评论文本背后的群体意见倾向[^3]。 #### 4. 可视化呈现 为了让研究成果更直观易懂,采用多种图表形式展现关键结论是非常必要的。比如柱状图可用于比较同类型间得分高低;地图标记则能清晰指出哪些地区出产更多低分产品。同时,交互式的仪表板允许用户自定义筛选条件查看感兴趣的内容片段[^4]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 绘制电影类型平均评分条形图 plt.figure(figsize=(10,8)) sns.barplot(x='average_score', y='genre', data=movie_data.sort_values('average_score')) plt.title('Average Score by Genre') plt.show() ``` #### 5. 结论与建议 通过对大量样本的研究表明,某些题材确实更容易赢得高人气和支持度,而部分制作国可能面临创作瓶颈亟需改进。对于未来想要投身此行业的创作者而言,关注当下流行元素的同时也要勇于尝试新颖概念,从而提高成功几率并吸引更多受众支持。
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